第一章 工業(yè)大數據概述

1.1 工業(yè)大數據相關概念

1.1.1 工業(yè)大數據的定義

1.1.2 工業(yè)大數據的屬性

1.1.3 工業(yè)大數據的邊界

1.2 工業(yè)大數據與相關概念的關系

1.2.1 與大數據的關系

1.2.2 與智能制造的關系

1.2.3 與工業(yè)互聯網的關系

1.3 工業(yè)大數據的產生

1.3.1 數據類型

1.3.2 產生主體

1.3.3 發(fā)展趨勢

1.4 工業(yè)大數據應用價值

1.4.1 推動工業(yè)化進程

1.4.2 促進信息化發(fā)展

1.4.3 推進新工業(yè)革命

1.4.4 推動制造業(yè)升級

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第二章 2020-2022年中國工業(yè)大數據發(fā)展驅動因素分析

2.1 政策因素

2.1.1 大數據產業(yè)政策匯總分析

2.1.2 促進大數據產業(yè)發(fā)展綱要

2.1.3 大數據標準化白皮書分析

2.1.4 各省大數據政策發(fā)布數量

2.1.5 國家工業(yè)大數據政策回顧

2.1.6 工信部工業(yè)大數據政策

2.1.7 工業(yè)大數據發(fā)展指導意見

2.2 經濟因素

2.2.1 宏觀經濟概況

2.2.2 工業(yè)運行情況

2.2.3 經濟轉型升級

2.2.4 宏觀經濟展望

2.3 信息化發(fā)展

2.3.1 信息基礎設施建設

2.3.2 信息消費發(fā)展現狀

2.3.3 網信產業(yè)發(fā)展狀況

2.3.4 信息技術研發(fā)創(chuàng)新

2.3.5 區(qū)域信息化的水平

2.4 兩化融合

2.4.1 兩化融合發(fā)展水平

2.4.2 兩化融合區(qū)域分布

2.4.3 兩化融合發(fā)展規(guī)劃

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第三章 2020-2022年中國大數據產業(yè)發(fā)展分析

3.1 大數據產業(yè)鏈構成分析

3.1.1 大數據產業(yè)鏈結構

3.1.2 大數據產業(yè)鏈領域

3.1.3 產業(yè)鏈價值流動方向

3.2 2020-2022年中國大數據產業(yè)發(fā)展綜述

3.2.1 大數據產業(yè)概念分析

3.2.2 大數據發(fā)展的必然性

3.2.3 大數據產業(yè)驅動主體

3.2.4 大數據產業(yè)發(fā)展階段

3.2.5 數字經濟的發(fā)展水平

3.2.6 大數據總體市場規(guī)模

3.2.7 地區(qū)大數據產業(yè)聯盟

3.3 2020-2022年大數據產業(yè)競爭格局

3.3.1 產業(yè)競爭主體分類

3.3.2 競爭企業(yè)資本層次

3.3.3 產業(yè)百強企業(yè)統(tǒng)計

3.3.4 創(chuàng)新場景應用服務商

3.3.5 互聯網企業(yè)布局狀況

3.3.6 大數據應用領域競爭

3.3.7 產業(yè)競爭趨勢展望

3.4 2020-2022年中國大數據市場供需分析

3.4.1 大數據市場供給結構介紹

3.4.2 主要行業(yè)大數據需求狀況

3.4.3 企業(yè)大數據的應用及需求

3.4.4 大數據細分領域需求場景

3.4.5 大數據熱點領域需求分析

3.4.6 數據小型機市場需求分析

3.5 中國大數據產業(yè)發(fā)展存在的問題

3.5.1 面臨挑戰(zhàn)分析

3.5.2 核心技術薄弱

3.5.3 數據相關問題

3.5.4 數據安全問題

3.5.5 人才供需問題

3.6 中國大數據產業(yè)發(fā)展的策略建議

3.6.1 推進研發(fā)應用

3.6.2 避免過度建設

3.6.3 提高數據安全

3.6.4 地區(qū)發(fā)展思路

3.6.5 推動標準建設

3.6.6 打破信息孤島

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第四章 2020-2022年中國工業(yè)大數據發(fā)展分析

4.1 工業(yè)大數據發(fā)展綜述

4.1.1 產業(yè)鏈條分析

4.1.2 產業(yè)發(fā)展歷程

4.1.3 產業(yè)發(fā)展周期

4.1.4 產業(yè)發(fā)展現狀

4.2 2020-2022年中國工業(yè)大數據市場運行分析

4.2.1 市場發(fā)展規(guī)模

4.2.2 用戶行業(yè)結構

4.2.3 產品結構分析

4.2.4 市場用戶類型

4.2.5 市場投資狀況

4.2.6 市場發(fā)展形勢

4.3 中國工業(yè)大數據發(fā)展存在的問題

4.3.1 工業(yè)數據資源不夠豐富

4.3.2 工業(yè)數據資產管理滯后

4.3.3 工業(yè)數據孤島普遍存在

4.3.4 工業(yè)數據應用不夠深入

4.4 中國工業(yè)大數據發(fā)展對策建議

4.4.1 提升工業(yè)大數據平臺能力建設

4.4.2 加強工業(yè)大數據管理體系建設

4.4.3 持續(xù)完善工業(yè)大數據標準體系

4.4.4 探索工業(yè)大數據創(chuàng)新應用示范

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第五章 2020-2022年工業(yè)大數據架構及技術分析

5.1 工業(yè)大數據參考架構

5.1.1 數據參考架構

5.1.2 技術參考架構

5.1.3 平臺參考架構

5.2 工業(yè)大數據管理技術分析

5.2.1 工業(yè)大數據的采集技術

5.2.2 多源異構數據管理技術

5.2.3 多模態(tài)數據的集成技術

5.2.4 工業(yè)大數據技術的趨勢

5.3 工業(yè)大數據分析技術介紹

5.3.1 時序模式分析技術

5.3.2 工業(yè)知識圖譜技術

5.3.3 多源數據融合分析

5.4 工業(yè)大數據標準體系建設

5.4.1 工業(yè)大數據標準化的基礎

5.4.2 工業(yè)大數據標準體系框架

5.4.3 工業(yè)大數據標準明細匯總

5.4.4 工業(yè)大數據重點標準描述

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第六章 2020-2022年工業(yè)大數據與工業(yè)4.0發(fā)展關系

6.1 全球主要國家工業(yè)4.0發(fā)展戰(zhàn)略

6.1.1 美國

6.1.2 德國

6.1.3 法國

6.1.4 中國

6.2 工業(yè)4.0發(fā)展概況

6.2.1 工業(yè)4.0基本內涵

6.2.2 工業(yè)4.0產生背景

6.2.3 工業(yè)4.0發(fā)展歷程

6.2.4 中國工業(yè)4.0優(yōu)勢

6.3 工業(yè)4.0落地戰(zhàn)略分析

6.3.1 工業(yè)4.0架構

6.3.2 信息網絡系統(tǒng)

6.3.3 核心系統(tǒng)集成

6.3.4 大數據利用分析

6.4 2020-2022年中國工業(yè)4.0發(fā)展進程

6.4.1 工業(yè)4.0重點發(fā)展領域

6.4.2 工業(yè)4.0發(fā)展模式分析

6.4.3 推動工業(yè)4.0發(fā)展舉措

6.4.4 工業(yè)4.0的相關技術

6.4.5 工業(yè)4.0未來發(fā)展藍圖

6.5 中國制造2025解讀分析

6.5.1 中國制造2025重點任務

6.5.2 中國制造2025重點領域

6.5.3 工業(yè)4.0與中國制造2025

6.6 工業(yè)大數據是中國工業(yè)4.0的重要部分

6.6.1 工業(yè)大數據是工業(yè)4.0的基礎

6.6.2 工業(yè)大數據對工業(yè)4.0的作用

6.6.3 工業(yè)4.0對工業(yè)大數據的需求

6.6.4 工業(yè)4.0中工業(yè)大數據的應用

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第七章 工業(yè)大數據的應用場景及應用價值剖析

7.1 工業(yè)大數據的主要應用領域

7.1.1 在設計領域的應用

7.1.2 優(yōu)化生產過程中

7.1.3 預測產品需求

7.1.4 優(yōu)化工業(yè)供應鏈

7.1.5 強化工業(yè)綠色發(fā)展

7.2 工業(yè)大數據的典型應用場景

7.2.1 智能化設計

7.2.2 智能化生產

7.2.3 網絡化協同制造

7.2.4 智能化服務

7.2.5 個性化定制

7.3 工業(yè)大數據企業(yè)應用案例分析

7.3.1 福特公司

7.3.2 恒逸石化

7.3.3 海爾集團

7.3.4 金風科技

7.4 工業(yè)大數據的應用價值分析

7.4.1 優(yōu)化企業(yè)現有業(yè)務

7.4.2 促進企業(yè)升級轉型

7.4.3 促進中小企業(yè)創(chuàng)新

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第八章 工業(yè)大數據相關行業(yè)發(fā)展狀況

8.1 智能制造

8.1.1 智能制造發(fā)展階段

8.1.2 智能制造發(fā)展特征

8.1.3 智能制造發(fā)展規(guī)模

8.1.4 智能制造產業(yè)集群

8.1.5 智能制造試點項目

8.1.6 智能制造發(fā)展態(tài)勢

8.2 智能裝備

8.2.1 智能裝備運行特征

8.2.2 智能裝備產業(yè)布局

8.2.3 智能裝備競爭格局

8.2.4 智能裝備項目動態(tài)

8.2.5 智能裝備發(fā)展機遇

8.2.6 存在的問題及對策

8.3 智能工廠

8.3.1 智能工廠基本框架

8.3.2 智能工廠基本特征

8.3.3 智能工廠建設模式

8.3.4 智能工廠解決方案

8.3.5 智能工廠建設現狀

8.3.6 催生新業(yè)態(tài)新模式

8.3.7 智能工廠發(fā)展趨勢

8.4 工業(yè)物聯網

8.4.1 全球工業(yè)物聯網規(guī)模

8.4.2 國內工業(yè)物聯網規(guī)模

8.4.3 工業(yè)物聯網應用領域

8.4.4 工業(yè)物聯網應用模式

8.4.5 工業(yè)物聯網應用場景

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第九章 2022-2027年工業(yè)大數據投資前景及前景趨勢展望

9.1 工業(yè)大數據產業(yè)投資方向

9.1.1 工業(yè)大數據平臺企業(yè)

9.1.2 開發(fā)工業(yè)app的企業(yè)

9.1.3 工業(yè)機理模型建設企業(yè)

9.1.4 具有制造基因的企業(yè)

9.1.5 產業(yè)投資價值企業(yè)

9.2 工業(yè)大數據行業(yè)發(fā)展前景展望

9.2.1 大數據行業(yè)發(fā)展趨勢

9.2.2 工業(yè)大數據應用前景

9.2.3 工業(yè)大數據發(fā)展趨勢

9.3 2022-2027年中國工業(yè)大數據行業(yè)預測分析

9.3.1 2022-2027年中國工業(yè)大數據行業(yè)影響因素分析

9.3.2 2022-2027年中國大數據產業(yè)規(guī)模預測

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圖表目錄

圖表：工業(yè)大數據與商務大數據的區(qū)別

圖表：工業(yè)大數據標準在智能制造標準化體系中的定位

圖表：智能制造標準體系-智能賦能技術標準

圖表：工業(yè)互聯網平臺功能架構圖

圖表：工業(yè)互聯網標準體系框架

圖表：2020-2022年中國大數據相關政策

圖表：2020-2022年31個?。ㄊ?、區(qū)）大數據政策數量

圖表：國家工業(yè)大數據相關政策

圖表：工業(yè)和信息化部工業(yè)大數據相關政策

圖表：2020-2021年國內生產總值及其增長速度

圖表：2020-2021年三次產業(yè)增加值占國內生產總值比重

圖表：2022年gdp初步核算數據

圖表：2022年規(guī)模以上工業(yè)增加至同比增長速度

圖表：2022年規(guī)模以上工業(yè)生產主要數據

圖表：2022年規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長速度

圖表：2020-2022年中國網民規(guī)模及互聯網普及率

圖表：2020-2022年中國網民規(guī)模及互聯網普及率

圖表：2022-2027年中國信息消費市場規(guī)模

圖表：2020-2022年中國信息技術發(fā)明專利授權數

圖表：2022年信息化發(fā)展評價指標體系

圖表：2022年地區(qū)信息化發(fā)展評價指數top10

圖表：2020-2022年全國兩化融合發(fā)展水平演進情況

圖表：2022年全國兩化融合發(fā)展水平與績效產出相關關系分析情況

圖表：2022年全國實現綜合集成top10省份兩化融合發(fā)展階段分布情況

圖表：大數據產業(yè)鏈

圖表：大數據產業(yè)主要數據資產類企業(yè)

圖表：大數據產業(yè)鏈產值分布及發(fā)展方向

圖表：中國大數據市場發(fā)展階段

圖表：2022-2027年中國數字經濟市場規(guī)模統(tǒng)計情況及預測

圖表：2020-2022年中國大數據產業(yè)規(guī)模