第一章煤矿综合自动化系统行业综述
1.1 重点概念
1.1.1 工业互联网
1.1.2 工业4.
1.1.3 中国制造
1.1.4 两化融合
1.1.5 智能制造
1.1.6 自动化
1.1.7 信息化
1.1.8 数字化
1.2 企业对煤矿综合自动化系统的看法和侧重点
1.2.1 咨询类企业
1.2.2 科技类企业
1.3 制造业煤矿综合自动化系统的内涵
1.4 矿山行业定义
1.5 煤矿综合自动化系统定义
第二章煤矿综合自动化系统条件分析
2.1 政策利好煤矿综合自动化系统
2.2 基础建设与技术深入工业场景应用并行
2.2.1 煤矿综合自动化系统核心技术
（1）芯片/传感器
（2）云计算
（3）大数据
（4）5G
（5）区块链
（6）物联网/边缘计算
2.2.2 煤矿综合自动化系统主要产品
（1）工业硬件
（2）工业软件
2.2.3 煤矿综合自动化系统核心技术及产品应用情况
（1）工业互联网
（2）制造业与互联网融合发展试点项目
（3）智能制造典型应用场景
2.3 软件相关市场持续受资本市场支持
2.4 企业、学校、政府均有数字化产品采购需求
2.5 矿山行业制造企业涉猎信息技术情况
2.5.1 非生产模块
2.5.2 生产模块
第三章煤矿综合自动化系统价值与难点
3.1 煤矿综合自动化系统价值
3.1.1 仿真模拟助力降低试错成本
3.1.2 生产顺序改变，C2M成可能
3.1.3 采销打通，生产能力升级
3.2 煤矿综合自动化系统难点
3.2.1 供需信息不对称
3.2.2 "人"的冲突
3.2.3 "钱-效-全"难兼顾
3.2.4 生产相关数据采集应用难
3.2.5 人和机器、机器和机器之间融合难
第四章煤矿综合自动化系统新技术需求和八大系统
4.1 煤矿综合自动化系统新技术需求
4.1.1 基于互联网+物联网平台
4.1.2 大数据处理及人工智能技术
4.1.3 云计算技术
4.1.4 5G技术
4.1.5 VR/AR技术
4.2 煤矿综合自动化的八大系统
4.2.1 基于北斗系统的精准地质信息系统
4.2.2 智能矿井通风排运系统
4.2.3 危险源智能预警和消灾系统
4.2.4 智能快速掘进和采准系统
4.2.5 机器人化智能开采系统
4.2.6 矿井全工位设备设施健康智能管理系统
4.2.7 矿山绿色开发与生态再造系统
4.2.8 智慧煤矿集中管理系统
第五章煤矿综合自动化系统产业链分析
5.1 煤矿综合自动化系统产业链模型
5.2 煤矿综合自动化系统基础层
5.2.1 电信运营
5.2.2 网络基础设施服务商
5.2.3 传感器
5.2.4 芯片
5.2.5 控制器
5.2.6 减速器
5.2.7 伺服系统
5.2.8 工业网络
5.2.9 云服务
5.2.10 AI
5.2.11 大数据
5.2.12 工业安全
5.3 煤矿综合自动化系统设备与软件层
5.3.1 设备层
（1）生产相关设备
（2）非生产相关设备
5.3.2 软件层
（1）研发设计类
（2）生产控制类
（3）信息管理类
（4）嵌入式软件
（5）其他软件
5.4 矿山行业煤矿综合自动化系统平台层
5.4.1 数据相关服务
5.4.2 资源对接相关服务
5.5 矿山行业煤矿综合自动化系统应用层
5.5.1 研发场景
5.5.2 生产场景
5.5.3 销售场景
5.5.4 供应链场景
5.5.5 财务场景
第六章中国煤矿综合自动化系统服务商和供应商调查
6.1 煤矿综合自动化系统基础服务主要服务商
6.2 煤矿综合自动化系统设备主要供应商
6.3 煤矿综合自动化系统软件主要服务商
6.4 煤矿综合自动化系统数据相关服务商
6.5 煤矿综合自动化系统资源对接相关服务商
第七章中国煤矿综合自动化系统行业发展背景
7.1 2025年中国能源需求情况
7.2 2025年中国煤矿发展现状
7.3 中国煤矿开采发展历程
7.3.1 煤矿械化程度逐年提升
7.3.2 煤矿采煤自动化逐步升级
7.3.3 煤矿智能化是循序渐进的过程
7.4 新基建助力煤矿综合自动化系统
第八章中国煤矿综合自动化系统行业发展分析
8.1 煤矿综合自动化系统行业发展历程
8.2 煤矿综合自动化系统行业的政策环境
8.3 煤矿综合自动化系统行业市场现状
8.3.1 2020-2025年中国煤矿智能化工作面数量
8.3.2 2020-2025年中国煤矿智能化项目数
8.3.3 煤矿综合自动化系统行业市场规模
8.4 中国煤矿综合自动化系统行业竞争格局
第九章煤矿综合自动化系统市场空间测算逻辑和案例
9.1 煤矿综合自动化系统市场空间测算逻辑
9.1.1 煤矿智能化建设分类
（1）煤矿初级智能化
（2）煤矿中级智能化
（3）煤矿高级智能化
9.1.2 2025年中国煤矿数量
（1） 2025年中国生产煤矿数量
（2） 2025年中国建设煤矿数量
9.1.3 核心假设
9.2 初、中、高级智能化煤矿建设价格预测
9.3 智能煤矿总投资额预测
9.4 煤矿综合自动化系统典型案例
9.4.1 阳煤集团推动5G技术深度应用
9.4.2 大唐集团宝利露天煤矿实现5G赋能无人驾驶
9.4.3 兖矿集团鲍店煤矿实现井上井下智能化生产
第十章煤矿综合自动化系统行业重点企业推荐
10.1 重庆梅安森科技股份有限公司
10.1.1 企业概况
10.1.2 企业优势分析
10.1.3 产品/服务特色
10.1.4 公司经营状况
10.1.5 公司发展规划
10.2 北京龙软科技股份有限公司
10.2.1 企业概况
10.2.2 企业优势分析
10.2.3 产品/服务特色
10.2.4 公司经营状况
10.2.5 公司发展规划
10.3 南京北路智控科技股份有限公司
10.3.1 企业概况
10.3.2 企业优势分析
10.3.3 产品/服务特色
10.3.4 公司经营状况
10.3.5 公司发展规划
10.4 尤洛卡精准信息工程股份有限公司
10.4.1 企业概况
10.4.2 企业优势分析
10.4.3 产品/服务特色
10.4.4 公司经营状况
10.4.5 公司发展规划
10.5 合肥工大高科信息科技股份有限公司
10.5.1 企业概况
10.5.2 企业优势分析
10.5.3 产品/服务特色
10.5.4 公司经营状况
10.5.5 公司发展规划
10.6 天地科技股份有限公司
10.6.1 企业概况
10.6.2 企业优势分析
10.6.3 产品/服务特色
10.6.4 公司经营状况
10.6.5 公司发展规划
10.7 广州思迈特软件有限公司
10.7.1 企业概况
10.7.2 企业优势分析
10.7.3 产品/服务特色
10.7.4 公司经营状况
10.7.5 公司发展规划
10.8 帆软软件有限公司
10.8.1 企业概况
10.8.2 企业优势分析
10.8.3 产品/服务特色
10.8.4 公司经营状况
10.8.5 公司发展规划
10.9 盟拓软件(苏州)有限公司
10.9.1 企业概况
10.9.2 企业优势分析
10.9.3 产品/服务特色
10.9.4 公司经营状况
10.9.5 公司发展规划
10.10 竞优（广州）信息技术有限公司
10.10.1 企业概况
10.10.2 企业优势分析
10.10.3 产品/服务特色
10.10.4 公司经营状况
10.10.5 公司发展规划
第十一章煤矿综合自动化系统行业发展前景和市场空间预测
11.1 煤矿综合自动化系统行业发展前景
11.1.1 煤矿综合自动化系统行业已经列入重点支持方向
11.1.2 八部委发布政策为煤矿综合自动化系统指明方向
11.1.3 重点省份出台政策支持智能开采
（1）山西
（2）河南
（3）山东
（4）贵州
11.1.4 科技创新将持续提升煤矿智能化
11.2 煤矿综合自动化系统投资风险
11.2.1 智能矿山推进不及预期
11.3.2 上游煤炭价格波动带来系统性风险
11.2.3 疫情反复带来交付延迟风险
11.3 2025-2031年中国煤矿综合自动化系统行业市场空间预测
第十二章煤矿综合自动化系统行业研究总结与发展建议
12.1 煤矿综合自动化系统行业研究总结
12.2 煤矿综合自动化系统行业发展建议
12.2.1 煤矿综合自动化系统行业发展策略
12.2.2 煤矿综合自动化系统行业投资方向
12.2.3 煤矿综合自动化系统行业投资方式
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