2025-2031年中国工业大数据行业市场全景调研及发展潜力研判报告

2025-2031年中国工业大数据行业市场全景调研及发展潜力研判报告

  中国工业大数据行业正处于发展的关键时期,市场正在迅速增长,竞争日益激烈。中国工业大数据行业的市场现状主要表现为:一是行业发展空间巨大。据数据显示,中国工业大数据市场规模从2013年的48亿元增长至2018年的1400亿元,同比增长28倍,增速持续稳定,在未来几年内仍有很大发展空间。二是市场竞争激烈。中国工业大数据市场中有行业领先企业和后续企业,行业领先企业主要有华为、中兴通讯、中科曙光、创维等,而后续企业包括爱立信、海尔、阿里巴巴、百度等。行业的竞争越来越激烈,从而提高了行业整体水平。三是技术突破受限。中国工业大数据行业的技术还没有达到全球前沿水平,在算法精度、系统可靠性、数据安全等方面还有待提高。四是政策支持不足。中国对工业大数据行业的政策支持仍不够,针对行业发展的政策依然缺乏,这是影响大数据发展的一大障碍。通过以上分析可以看出,中国工业大数据行业的市场现状正处于发展的关键时期,行业发展空间巨大,市场竞争激烈,技术突破受限,政策支持不足,因此,行业发展需要借助政府的支持,积极推动技术革新,进一步开拓更大的市场空间,才能实现行业的健康发展。
博研咨询发布的《2025-2031年中国工业大数据行业市场全景调研及发展潜力研判报告》共六章。首先介绍了工业大数据行业市场发展环境、工业大数据整体运行态势等,接着分析了工业大数据行业市场运行的现状,然后介绍了工业大数据市场竞争格局。随后,报告对工业大数据做了重点企业经营状况分析,最后分析了工业大数据行业发展趋势与投资预测。您若想对工业大数据产业有个系统的了解或者想投资工业大数据行业,本报告是您不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

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  中国工业大数据行业正处于发展的关键时期,市场正在迅速增长,竞争日益激烈。中国工业大数据行业的市场现状主要表现为:一是行业发展空间巨大。据数据显示,中国工业大数据市场规模从2013年的48亿元增长至2018年的1400亿元,同比增长28倍,增速持续稳定,在未来几年内仍有很大发展空间。二是市场竞争激烈。中国工业大数据市场中有行业领先企业和后续企业,行业领先企业主要有华为、中兴通讯、中科曙光、创维等,而后续企业包括爱立信、海尔、阿里巴巴、百度等。行业的竞争越来越激烈,从而提高了行业整体水平。三是技术突破受限。中国工业大数据行业的技术还没有达到全球前沿水平,在算法精度、系统可靠性、数据安全等方面还有待提高。四是政策支持不足。中国对工业大数据行业的政策支持仍不够,针对行业发展的政策依然缺乏,这是影响大数据发展的一大障碍。通过以上分析可以看出,中国工业大数据行业的市场现状正处于发展的关键时期,行业发展空间巨大,市场竞争激烈,技术突破受限,政策支持不足,因此,行业发展需要借助政府的支持,积极推动技术革新,进一步开拓更大的市场空间,才能实现行业的健康发展。
博研咨询发布的《2025-2031年中国工业大数据行业市场全景调研及发展潜力研判报告》共六章。首先介绍了工业大数据行业市场发展环境、工业大数据整体运行态势等,接着分析了工业大数据行业市场运行的现状,然后介绍了工业大数据市场竞争格局。随后,报告对工业大数据做了重点企业经营状况分析,最后分析了工业大数据行业发展趋势与投资预测。您若想对工业大数据产业有个系统的了解或者想投资工业大数据行业,本报告是您不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

第1章工业大数据产业概念与发展环境分析

1.1 工业大数据产业概念与界定

1.1.1 工业大数据概念分析

(1)工业大数据的定义

(2)工业大数据的来源

1.1.2 工业大数据特征与价值分析

(1)属性

(2)特征

(3)应用价值

1.1.3 工业大数据相关行业关系及区分

(1)工业大数据与智能制造的关系

(2)工业大数据与工业互联网的关系

(3)工业大数据与大数据技术的关系

(4)工业大数据与工业软件的关系

(5)工业大数据与工业云的关系

1.2 工业大数据产业背景:工业“4.0”

1.2.1 全球工业演进历程

1.2.2 “工业4.0”相关概念分析

(1)“工业4.0”定义

(2)“工业4.0”内涵分析

(3)“6M+6C”=“工业4.0” 煎蛋理论

1.2.3 各国“工业4.0”发展战略分析

1.2.4 工业大数据是“工业4.0”的核心

1.3 中国工业大数据产业政策环境分析

1.3.1 工业大数据相关标准分析

(1)工业大数据标准体系框架

(2)工业大数据标准明细表

1.3.2 工业大数据相关发展政策与规划

(1)我国工业大数据相关政策汇总

(2)发展规划与目标

1.3.3 工业大数据重点政策

(1)《中国制造2025》发展战略

(2)《关于工业大数据发展的指导意见》

1.3.4 政策环境对工业大数据发展影响分析

(1)有利于加快工业数字化转型进程

(2)推动统筹建设“国家工业大数据平台”

(3)促进工业数据共享流通

(4)强化数据安全防护

1.4 中国工业大数据产业技术环境分析

1.4.1 中国工业大数据关键技术分析

(1)工业大数据技术架构

(2)工业大数据平台

(3)工业大数据采集技术

(4)工业大数据存储与管理技术

(5)工业大数据分析技术

1.4.2 中国工业大数据的前沿技术趋势

1.4.3 技术环境对工业大数据的影响分析

(1)5G技术对工业大数据的影响

(2)人工智能等新兴技术对工业大数据的影响

第2章全球工业大数据产业发展现状与前景分析

2.1 全球工业大数据产业发展状况分析

2.1.1 全球大数据市场现状分析

(1)全球大数据储量规模

(2)全球大数据产业规模分析

2.1.2 全球工业大数据市场规模

2.1.3 全球工业大数据市场竞争格局

2.1.4 全球工业大数据市场应用场景

2.2 典型国家工业大数据产业发展状况分析

2.2.1 美国工业大数据市场发展状况

(1)美国工业大数据发展背景与政策环境分析

(2)美国工业大数据市场发展现状分析

(3)美国工业大数据市场竞争格局分析

(4)美国工业大数据市场应用场景分析

(5)美国工业大数据发展前景分析

2.2.2 欧洲工业大数据市场发展状况

(1)欧洲工业大数据市场扶持政策分析

(2)欧洲工业大数据市场发展现状分析

(3)欧洲工业大数据市场竞争格局分析

(4)欧洲工业大数据市场应用场景分析

(5)欧洲工业大数据市场发展趋势分析

2.2.3 日本工业大数据市场发展状况

(1)日本工业大数据市场扶持政策分析

(2)日本工业大数据市场发展现状分析

(3)日本工业大数据市场应用场景分析

(4)日本工业大数据市场发展趋势分析

2.2.4 韩国工业大数据市场发展状况

(1)韩国工业大数据市场扶持政策分析

(2)韩国工业大数据市场发展现状分析

(3)韩国工业大数据市场发展趋势分析

2.3 全球工业大数据产业典型企业案例分析

2.3.1 IBM公司

(1)企业简介

(2)企业经营状况及竞争力分析

2.3.2 Teradata公司

(1)企业简介

(2)企业经营状况及竞争力分析

2.3.3 Oracle公司

(1)企业简介

(2)企业经营状况及竞争力分析

2.3.4 EMC易安信公司

(1)企业简介

(2)企业经营状况及竞争力分析

2.3.5 Cisco公司

(1)企业简介

(2)企业经营状况及竞争力分析

2.4 全球工业大数据发展趋势及前景

2.4.1 全球工业大数据发展趋势分析

(1)技术趋向多样化

(2)基于云的数据分析平台将更趋完善

(3)数据分析集逐步扩大

2.4.2 全球工业大数据发展前景分析

第3章中国工业大数据产业发展现状分析

3.1 中国工业大数据产业发展现状分析

3.1.1 工业大数据发展进程分析

3.1.2 工业大数据产业发展现状分析

3.1.3 工业大数据市场规模分析

3.2 中国工业大数据市场竞争情况分析

3.2.1 工业大数据市场五力竞争分析

(1)行业现有竞争者分析

(2)行业潜在进入者威胁

(3)行业替代品威胁分析

(4)行业供应商议价能力分析

(5)行业购买者议价能力分析

(6)行业竞争情况总结

3.2.2 工业大数据市场行业竞争格局

3.2.3 工业大数据市场区域格局分析

3.3 中国工业大数据市场应用市场分析

3.3.1 中国工业大数据技术集成应用分析

3.3.2 中国工业大数据应用场景分析

(1)智能化设计

(2)智能化生产

(3)网络化协同制造

(4)智能化服务

(5)个性化定制

3.3.3 中国工业大数据典型应用案例

(1)西航集团智能制造解决方案

(2)宝鸡电气智能工厂质量大数据

(3)电子行业智慧生产系统的工业大数据应用

(4)苏州明志科技大数据辅助智能制造项目

(5)海尔集团互联工厂制造大数据

3.4 中国工业大数据产业基地分析

3.4.1 国家大数据综合试验区

(1)先导试验型综试区

(2)跨区域类综试区

(3)区域示范类综试区

(4)基础设施统筹发展类综试区

3.4.2 中国工业大数据产业资源分布

3.4.3 国家工业大数据融合应用产业发展试点

3.5 中国工业大数据行业存在问题与发展建议

3.5.1 工业大数据发展存在的问题

(1)工业数据资源不丰富

(2)工业数据资产管理滞后

(3)工业数据孤岛普遍存在

(4)工业数据应用还不深入

3.5.2 工业大数据发展相关建议

(1)强化关键技术,提升工业大数据平台能力建设

(2)加强工业大数据管理体系建设,提升数据资源价值

(3)持续完善工业大数据标准体系,推动标准落地实施

(4)探索工业大数据创新应用示范,构建产业生态体系

第4章中国工业大数据重点领域发展潜力

4.1 中国工业大数据在航空航天装备制造领域的发展潜力

4.1.1 中国航空航天装备制造市场规模分析

4.1.2 中国航空航天装备制造行业大数据需求分析

4.1.3 中国航空航天装备制造行业大数据需求区域分析

4.1.4 中国航空航天装备制造行业大数据市场竞争分析

4.1.5 中国航空航天装备制造行业大数据应用典型案例

4.1.6 中国航空航天装备制造行业大数据发展潜力分析

(1)中国航空装备行业市场规模预测

(2)中国航空航天装备制造行业大数据应用优势分析

(3)中国航空航天装备制造行业大数据应用前景

4.2 中国工业大数据在信息通信设备制造领域的发展潜力

4.2.1 中国信息通信设备制造市场规模分析

4.2.2 中国信息通信设备制造行业大数据应用方向分析

4.2.3 中国信息通信设备制造行业大数据市场竞争分析

4.2.4 中国信息通信设备制造行业大数据发展潜力分析

(1)中国信息通信设备制造市场规模及其预测

(2)中国信息通信设备制造行业大数据应用优势分析

(3)中国信息通信设备制造行业大数据应用趋势分析

4.3 中国工业大数据在海洋工程装备领域的发展潜力

4.3.1 中国海洋工程装备行业市场现状分析

4.3.2 中国海洋工程装备行业大数据需求分析

(1)航运大数据

(2)船舶制造大数据

4.3.3 中国海洋工程装备行业大数据需求区域分析

4.3.4 中国海洋工程装备行业大数据应用典型案例

4.3.5 中国海洋工程装备行业大数据发展潜力分析

4.4 中国工业大数据在数控机床领域的发展潜力

4.4.1 中国数控机床市场现状分析

4.4.2 中国数控机床行业大数据需求分析

4.4.3 中国数控机床行业大数据市场应用分析

4.4.4 中国数控机床行业大数据应用典型案例

4.4.5 中国数控机床行业大数据发展潜力分析

(1)中国数控机床行业市场规模预测

(2)中国数控机床行业大数据应用优势分析

(3)中国数控机床行业大数据发展趋势预测

4.5 中国工业大数据在医疗器械制造领域的发展潜力

4.5.1 中国医疗器械市场规模分析

4.5.2 中国医疗器械行业大数据需求分析

(1)医疗大数据需求分析

(2)医疗设备制造商大数据需求

4.5.3 中国医疗器械行业大数据需求区域分析

4.5.4 中国医疗器械大数据市场竞争分析

4.5.5 中国医疗器械行业大数据应用典型案例

(1)辅助诊断

(2)智能化

(3)集成及标准化平台

4.5.6 中国医疗器械行业大数据发展潜力分析

4.6 中国工业大数据在新能源汽车制造领域的发展潜力

4.6.1 中国新能源汽车制造市场规模分析

4.6.2 中国新能源汽车制造行业大数据需求情况分析

4.6.3 中国新能源汽车制造行业大数据需求区域分析

4.6.4 中国新能源汽车制造行业大数据应用典型案例

(1)联想智能制造助力新能源汽车的发展

(2)华为云助力广汽蔚来车联网解决方案

4.6.5 中国新能源汽车制造行业大数据发展潜力分析

(1)中国新能源汽车市场规模预测

(2)中国新能源汽车制造行业大数据应用优势分析

(3)中国新能源汽车制造行业大数据应用前景分析

4.7 中国工业大数据在轨道交通装备制造领域的发展潜力

4.7.1 中国轨道交通建设情况

(1)城轨交通基础设施建设

(2)城轨交通运营线路条数

(3)运营线路长度

4.7.2 中国轨道交通装备制造行业大数据需求情况分析

4.7.3 中国轨道交通装备制造行业大数据市场竞争分析

4.7.4 中国轨道交通装备制造行业大数据应用典型案例

(1)浙江省台州市智能交通管理解决方案

(2)广州智能交通大数据体系实践

4.7.5 中国轨道交通装备制造行业大数据发展潜力分析

4.8 中国工业大数据在其他领域的发展潜力

4.8.1 电力行业

(1)电力数据来源与特点

(2)应用方向

4.8.2 石油行业

(1)应用方向

(2)案例分析

第5章中国工业大数据产业代表性企业案例分析

5.1 中国工业大数据企业发展概况分析

5.1.1 企业发展特征分析

5.1.2 企业发展整体状况

5.1.3 企业区域分布情况

5.1.4 企业整体发展潜力

5.2 中国工业大数据代表性企业案例分析

5.2.1 华为技术有限公司

(1)企业简介

(2)企业经营状况及竞争力分析

5.2.2 北京东方国信科技股份有限公司

(1)企业简介

(2)企业经营状况及竞争力分析

5.2.3 荣联科技集团股份有限公司

(1)企业简介

(2)企业经营状况及竞争力分析

5.2.4 北京华胜天成科技股份有限公司

(1)企业简介

(2)企业经营状况及竞争力分析

5.2.5 北京永洪商智科技有限公司

(1)企业简介

(2)企业经营状况及竞争力分析

5.2.6 广州市海捷计算机科技有限公司

(1)企业简介

(2)企业经营状况及竞争力分析

5.2.7 北京赛思信安技术股份有限公司

(1)企业简介

(2)企业经营状况及竞争力分析

5.2.8 北京海兰信数据科技股份有限公司

(1)企业简介

(2)企业经营状况及竞争力分析

5.2.9 上海汉得信息技术股份有限公司

(1)企业简介

(2)企业经营状况及竞争力分析

5.2.10 沈阳格微软件有限责任公司

(1)企业简介

(2)企业经营状况及竞争力分析

第6章中国工业大数据产业发展前景与投资建议

6.1 中国工业大数据市场发展趋势及前景

6.1.1 中国工业大数据市场发展趋势分析

(1)工业大数据将成为智能制造和工业互联网发展的核心

(2)根植行业、深耕场景将成为工业大数据企业发展的重要方向

(3)数据安全将成为企业智能化升级决策的重要依据

(4)数据资产管理将成为制造环节工业大数据价值挖掘的基础

(5)搭建工业机理模型库将成为工业大数据发展的重要路径

(6)工业APP将成为工业大数据发展的重要业务载体

(7)构建数据闭环将成为制造企业创新业务模式的重要驱动力

(8)内生培养数据思维工程师将成为工业企业数字化人才团队建设的主要手段

6.1.2 中国工业大数据市场发展前景预测

6.2 中国工业大数据市场投资情况分析

6.2.1 中国工业大数据市场投资方式及主体

(1)行业投资方式

(2)行业主要投资主体及其优势分析

6.2.2 中国工业大数据市场投资现状

(1)行业投资数量及金额变化情况

(2)行业投资事件汇总

(3)行业投资轮次分布

6.3 中国工业大数据市场投资机会及建议

6.3.1 中国工业大数据市场投资机会分析

(1)行业投资热潮分析

(2)行业投资推动因素

6.3.2 中国工业大数据市场投资策略建议

(1)行业投资方式策略

(2)行业投资领域策略

(3)行业产品创新策略

(4)行业营销模式策略

图表目录

图表1:工业大数据的来源

图表2:工业大数据的双重属性

图表3:工业大数据的特征

图表4:工业大数据价值分析

图表5:智能制造标准体系结构

图表6:智能制造标准体系-智能赋能技术标准

图表7:工业互联网平台功能架构图

图表8:工业互联网标准体系框架

图表9:工业大数据与商务大数据的区别

图表10:工业大数据与工业云的关系

图表11:工业1.0-“工业4.0”发展历程分析

图表12:工业1.0-“工业4.0”发展阶段概况

图表13:“工业4.0”生态系统

图表14:“工业4.0”三个关键

图表15:“工业4.0”的制造服务模式

图表16:关于“工业4.0”的“6M+6C”煎蛋理论

图表17:各国关于“工业4.0”相关发展战略分析

图表18:美德日和中国三类企业认为工业4.0将提高竞争力的比例(单位:%)

图表19:工业大数据对“工业4.0”的支撑

图表20:我国工业大数据标准体系框架

更多图表见正文……

研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用案头研究与市场调研相结合的方式,依据“S-C-P”、“可竞争市场理论”、“新制度经济学”等产业组织理论,科学、综合的使用SWOT、PEST、回归分析等各类型研究模型与方法综合的分析行业各种影响因素。对行业的市场环境、产业政策、市场规模、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素进行客观的综合分析,为企业科学决策提供高质量信息。

公司通过对特定行业长期跟踪监测,分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模方面的内容,整合行业、市场企业、渠道、用多层面数据和信息资源,为客户提供深度的行业市场研究报告,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、 细分数据、进出口市场需求特征等,并根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预测。

本公司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

01数据与资料来源

本公司利用大量的一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。一般会应用的收集到的二手信息有来自新闻网站及第三方数据库如SEC 文件、公司年报、万得资讯、国研网、中国资讯行数据库、csmar 数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,主要采访对象有公司CEO、营销/销售总监、高层管理人员、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

02研究方法与模型

SWOT分析、PEST分析、波特五力模型、行业生命周期理论、S-C-P分析方法、产业结构理论、产业竞争力模型、产业集群理论等。

03规模测算方法(三角测定)

本公司一般会通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时,调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料、供应端及需求端进行比对核查。在资料验证过程中,一般通过三角测定的方式,从供需两个方向出发,验证资料的合理性。

在数据验证过程中,本公司一般采用自上而下和自下而上方法来评估和验证数据的合理。产品关键生产商通过二手及一手信息来确定,行业规模(产销量及产值等),通过一手和二手信息判断,所有的市场份额、数据细分比例等,基于收集到的一手和二手信息核对和评估。本研究涵盖的所有可能影响市场的参数都已经被考虑进去,进行了广泛的细节观察,通过一手资料得到了验证,并进行了分析,以得到最终的定量和定性数据。研究一般包括了关键生产商公开的报告、评论、时事通讯以及对这些生产商相关人员的采访信息。

80%数据一手调研,10%渠道资源购买,10%公开信息分析得出

可按时间段(月/季度/半年/年)更新

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报告编号:46087398

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