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《2018-2023年中國智能工廠行業深度分析及發展前景預測報告》由中研普華智能工廠行業分析專家領銜撰寫,主要分析了智能工廠行業的市場規模、發展現狀與投資前景,同時對智能工廠行業的未來發展做出科學的趨勢預測和專業的智能工廠行業數據分析,幫助客戶評估智能工廠行業投資價值。
本報告所有內容受法律保護。國家統計局授予中研普華公司,中華人民共和國涉外調查許可證:國統涉外證字第1226號。
本報告由中國行業研究網出品,報告版權歸中研普華公司所有。本報告是中研普華公司的研究與統計成果,報告為有償提供給購買報告的客戶使用。未獲得中研普華公司書面授權,任何網站或媒體不得轉載或引用,否則中研普華公司有權依法追究其法律責任。如需訂閱研究報告,請直接聯系本網站,以便獲得全程優質完善服務。
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本報告目錄與內容系中研普華原創,未經本公司事先書面許可,拒絕任何方式復制、轉載。
第一章 智能工廠基本概述
1.1 智能工廠相關概念
1.2 智能工廠基本特征
第二章 2015-2017年智能工廠行業發展環境
2.1 經濟環境
2.2 政策環境
2.3 社會環境
2.4 工業4.0下的世界格局
第三章 2015-2017年智能工廠發展分析
3.1 智能工廠基本框架
3.2 2015-2017年中國智能工廠發展態勢
3.3 智能工廠建設原則及建設維度
3.4 中國智能工廠發展存在的問題
3.5 中國智能工廠發展建議對策
第四章 2015-2017年數字化車間發展分析
4.1 數字化車間發展綜述
4.2 2015-2017年數字化車間發展態勢
4.3 2015-2017年數字化車間區域發展分析
4.4 數字化車間建設思路分析
4.5 數字化車間應用分析及展望
第五章 2015-2017年智能工廠產業鏈上游行業——傳感器分析
5.1 2015-2017年國際傳感器發展態勢
5.2 2015-2017年中國傳感器發展態勢
5.3 2015-2017年傳感器細分市場分析
5.4 傳感器應用領域分析
5.5 傳感器發展前景和趨勢
第六章 2015-2017年智能工廠產業鏈上游行業——工業以太網分析
6.1 工業以太網發展概述
6.2 2015-2017年工業以太網發展態勢
6.3 2015-2017年工業以太網交換機發展態勢
6.4 工業以太網應用安全分析
第七章 2015-2017年智能工廠產業鏈中游行業——工業軟件分析
7.1 2015-2017年全球工業軟件行業發展態勢
7.2 2015-2017年中國工業軟件發展態勢
7.3 2015-2017年中國工業軟件市場格局
7.4 2015-2017年工業軟件細分市場分析
7.5 工業軟件發展創新分析
第八章 2015-2017年智能工廠產業鏈中游行業——工業機器人分析
8.1 2015-2017年全球工業機器人行業發展態勢
8.2 2015-2017年中國工業機器人行業運行分析
8.3 中國工業機器人重點應用領域分析
8.4 中國工業機器人行業投資風險與策略
第九章 2015-2017年智能工廠產業鏈下游行業——智能物流分析
9.1 智能物流發展綜述
9.2 2015-2017年智能物流發展態勢
9.3 智能物流行業細分市場需求分析
9.4 智能物流技術發展分析
第十章 2015-2017年智能工廠典型案例分析
10.1 德國案例——Modelfactory
10.2 中國案例——中石化智能工廠
10.3 中國案例——三一重工智能工廠
10.4 中國案例——海爾智能工廠
第十一章 2015-2017年智能工廠行業國外典型企業經營分析
11.1 西門子(Siemens)
11.2 通用電氣(GE)
11.3 思科(Cisco)
11.4 艾默生(Emerson)
第十二章 2015-2017年智能工廠行業國內典型企業經營分析
12.1 蘭光創新
12.2 科大智能
12.3 東方精工
12.4 長榮股份
12.5 長盈精密
第十三章 智能工廠發展需求及趨勢分析
13.1 智能工廠未來需求形勢
13.2 智能工廠及各組成部分發展趨勢分析
圖表目錄
圖表:智能工廠示意圖
圖表:航空智能工廠
圖表:信息物理系統(CPS)讓萬物互聯
圖表:智能工廠中的主動化服務
圖表:2011-2015年國內生產總值及增速
圖表:2011-2015年糧食產量
圖表:2011-2015年全部工業增加值及增長速度
圖表:2011-2015年全社會固定資產投資
圖表:2011-2015年社會消費品零售總額
圖表:2011-2015年貨物進出口總額
圖表:2015-2017年規模以上工業增加值月度同比增長速度
圖表:2015-2017年固定資產(不含農戶)累計同比增度
圖表:2015-2017年房地產開發投資累計同比增度
圖表:2015-2017年社會消費品零售總額月度同比增度
圖表:2015-2017年居民消費價格漲跌幅(月度同比)
圖表:2015-2017年工業生產者出廠價格漲跌幅(月度同比)
圖表:2015-2017年各月累計主營業務收入與利潤總額同比增速
圖表:2015-2017年各月累計利潤率與每百元主營業務收入中的成本
圖表:2016年分經濟類型主營業務收入與利潤總額同比增速
圖表:2016年規模以上工業企業主要財務指標
圖表:2016年規模以上工業企業經濟效益指標
圖表:2001-2012年四國制造業增加值變化曲線
圖表:2008-2014年全社會R&D經費支出總額及占比
圖表:2008-2014年萬元工業增加值用水量
圖表:美國GE眼中的工業互聯網
圖表:德國工業4.0戰略構想
圖表:各國工業4.0戰略對比
圖表:工業4.0轉型過程中世界各國新格局的變化
圖表:智能工廠基本框架
圖表:智能決策與管理系統
圖表:智能制造車間基本構成
圖表:六維智能工廠理論
圖表:圖形化的JobDISPO APS高級排產
圖表:智能的生產過程協同
圖表:DNC系統架構圖
圖表:數字化車間結構示意圖
圖表:數字化車間屬于高端系統集成
圖表:數字化車間是一套綜合系統方案
圖表:數字化生產管理平臺工作流程圖
圖表:制造資源管理模塊流程圖
圖表:數字化車間對制造業效率的提升效果
圖表:國外數字化車間進入普及階段
圖表:國內數字化車間研發應用情況
圖表:制造業自動化市場容量
圖表:數字化車間建設模型
圖表:數字化車間硬件支持列表
圖表:數字化車間技術手段
圖表:全球傳感器發展歷程
圖表:2015-2021年全球傳感器市場規模及增速預測
圖表:全球傳感器分布情況
圖表:中國傳感器產業發展歷程
圖表:2009-2017年中國傳感器市場規模及預測
圖表:中國三大傳感器生產基地
圖表:我國傳感器市場主要產品類型分布
圖表:中國傳感器市場廠商格局
圖表:2015年全球MEMS傳感器應用市場分布
圖表:2015-2021年年全球MEMS傳感器市場規模
圖表:全球智能電網傳感器市場規模及預測
圖表:2014年智能電網傳感器市場格局
圖表:中國傳感器下游主要應用領域
圖表:工業以太網示意圖
圖表:傳統以太網、工業以太網和現場總線的比較
圖表:工業以太網網絡結構
圖表:工業以太網主流網絡通信協議對比
圖表:工業以太網市場份額
圖表:工業以太網搭建M
圖表:M
圖表:工業以太網交換機的使用完善工業通訊網絡
圖表:中國四類工業以太網交換機制造企業
圖表:中國工業以太網交換機下游行業需求
圖表:2012-2014年全球企業級軟件市場規模
圖表:2014年全球工業軟件分類占比
圖表:工業軟件市場定位分布圖
圖表:2012-2014年中國工業軟件市場規模
圖表:2013-2015年中國ERP市場規模
圖表:PLM軟件系統的內容
圖表:PLM產品構成
圖表:2005-2014年全球PLM市場規模
圖表:2014年全球PLM各細分領域投資增速
圖表:2013-2014年中國PLM市場規模及全球占比
圖表:2013-2014年中國PLM細分市場規模及增速
圖表:2014年全球PLM市場份額
圖表:2004-2020年全球MES行業市場規模及預測
圖表:2009-2018年中國MES行業市場規模及預測
圖表:2013-2018年中國SCADA市場規模及預測
圖表:2004-2014年全球工業機器人銷量規模
圖表:全球工業機器人本體銷售額
圖表:主要國家機器人技術分布情況
圖表:2015年工業機器人各國銷量占比情況
圖表:2015年全球工業機器人銷量分布
圖表:工業機器人在汽車制造各環節的應用
圖表:智能物流系統構成
圖表:智能物流相關政策
圖表:智能物流市場需求結構
圖表:2008-2014年中國智能物流市場規模及增速
圖表:沒有加工爆米花的功能
圖表:帶有加工爆米花的功能
圖表:數字工廠仿真技術的適應性生產制造系統模型的設計
圖表:模塊化系統的設計、安裝和調試
圖表:中石化智能工廠計劃生產協同優化
圖表:中石化智能工廠能源在線優化
圖表:中石化智能工廠工業大數據應用
圖表:中石化智能工廠生產運行——催化裂化裝置報警預警
圖表:催化裂化裝置報警預警應用效果
圖表:中石化智能工廠設備運行——資產預知性維修
圖表:資產預知性維修實施過程
圖表:上游生產大數據應用
圖表:煉化生產大數據應用
圖表:經營管理大數據應用
圖表:銷售服務大數據應用
圖表:三一重工智能工廠
圖表:2014-2015財年西門子綜合收益表
圖表:2014-2015財年西門子分部資料
圖表:2014-2015財年西門子收入分地區資料
圖表:2015-2016財年西門子綜合收益表
圖表:2015-2016財年西門子分部資料
圖表:2015-2016財年西門子收入分地區資料
圖表:2016-2017財年西門子綜合收益表
圖表:2016-2017財年西門子分部資料
圖表:2016-2017財年西門子收入分地區資料
圖表:2014-2015年通用電氣公司綜合收益表
圖表:2014-2015年通用電氣公司分部資料
圖表:2014-2015年通用電氣公司收入分地區資料
圖表:2015-2017年通用電氣公司綜合收益表
圖表:2015-2017年通用電氣公司分部資料
圖表:2015-2017年通用電氣公司收入分地區資料
圖表:2016-2017年通用電氣公司綜合收益表
圖表:2016-2017年通用電氣公司分部資料
圖表:2016-2017年通用電氣公司收入分地區資料
圖表:通用電氣布局工業互聯網
圖表:2014-2015財年思科綜合收益表
圖表:2014-2015財年思科分部資料
圖表:2014-2015財年思科收入分地區資料
圖表:2015-2016財年思科綜合收益表
圖表:2015-2016財年思科分部資料
圖表:2015-2016財年思科收入分地區資料
圖表:2016-2017財年思科綜合收益表
圖表:2016-2017財年思科分部資料
圖表:2016-2017財年思科收入分地區資料
圖表:制造業客戶萬物互聯架構演進
圖表:2014-2015財年艾默生綜合收益表
圖表:2014-2015財年艾默生分部資料
圖表:2014-2015財年艾默生收入分地區資料
圖表:2015-2016財年艾默生綜合收益表
圖表:2015-2016財年艾默生分部資料
圖表:2015-2016財年艾默生收入分地區資料
圖表:2016-2017財年艾默生綜合收益表
圖表:2016-2017財年艾默生分部資料
圖表:2016-2017財年艾默生收入分地區資料
圖表:2015-2017年科大智能科技股份有限公司總資產和凈資產
圖表:2015-2017年科大智能科技股份有限公司營業收入和凈利潤
圖表:2015-2017年科大智能科技股份有限公司現金流量
圖表:2015-2017年科大智能科技股份有限公司成長能力
圖表:2015-2017年科大智能科技股份有限公司短期償債能力
圖表:2015-2017年科大智能科技股份有限公司長期償債能力
圖表:2015-2017年科大智能科技股份有限公司運營能力
圖表:2015-2017年科大智能科技股份有限公司盈利能力
圖表:東方精工戰略規劃布局圖
圖表:東方精工在智能包裝物流系統布局情況
圖表:2015-2017年廣東東方精工科技股份有限公司總資產和凈資產
圖表:2015-2017年廣東東方精工科技股份有限公司營業收入和凈利潤
圖表:2015-2017年廣東東方精工科技股份有限公司現金流量
圖表:2015-2017年廣東東方精工科技股份有限公司成長能力
圖表:2015-2017年廣東東方精工科技股份有限公司短期償債能力
圖表:2015-2017年廣東東方精工科技股份有限公司長期償債能力
圖表:2015-2017年廣東東方精工科技股份有限公司運營能力
圖表:2015-2017年廣東東方精工科技股份有限公司盈利能力
圖表:長榮股份大包裝智能工廠整體解決方案戰略布局情況
圖表:2015-2017年天津長榮印刷設備股份有限公司總資產和凈資產
圖表:2015-2017年天津長榮印刷設備股份有限公司營業收入和凈利潤
圖表:2015-2017年天津長榮印刷設備股份有限公司現金流量
圖表:2015-2017年天津長榮印刷設備股份有限公司成長能力
圖表:2015-2017年天津長榮印刷設備股份有限公司短期償債能力
圖表:2015-2017年天津長榮印刷設備股份有限公司長期償債能力
圖表:2015-2017年天津長榮印刷設備股份有限公司運營能力
圖表:2015-2017年天津長榮印刷設備股份有限公司盈利能力
圖表:2015-2017年深圳市長盈精密技術股份有限公司總資產和凈資產
圖表:2015-2017年深圳市長盈精密技術股份有限公司營業收入和凈利潤
圖表:2015-2017年深圳市長盈精密技術股份有限公司現金流量
圖表:2015-2017年深圳市長盈精密技術股份有限公司成長能力
圖表:2015-2017年深圳市長盈精密技術股份有限公司短期償債能力
圖表:2015-2017年深圳市長盈精密技術股份有限公司長期償債能力
圖表:2015-2017年深圳市長盈精密技術股份有限公司運營能力
圖表:2015-2017年深圳市長盈精密技術股份有限公司盈利能力
智能工廠是在數字化工廠的基礎上,利用物聯網技術和監控技術加強信息管理服務,提高生產過程可控性、減少生產線人工干預,以及合理計劃排程。同時,集初步智能手段和智能系統等新興技術于一體,構建高效、節能、綠色、環保、舒適的人性化工廠。
智能工廠是智能制造生態系統的核心,也是未來智能制造基礎設施中的關鍵組成部分。在智能工廠中,信息物理系統將人、數據、資源進行深入融合,使產品的制造過程得以全面優化,真正實現高能效、高柔性的智能制造。
我國目前老齡化趨勢嚴重,人口紅利逐年遞減,很多城市相繼提出“機器換人”的發展戰略就是為了減緩人口紅利消失給制造業帶來的不利影響,也是工業4.0發展的必經環節。工業自動化的升級需求主要體現在生產效率和質量的提升。中國制造2025的發展路徑是軟件和硬件共同發展,促進工業化和信息化深度融合。因此中國強調的是上下齊頭并進,共同開啟新一輪革命的浪潮。
智能工廠的基本框架體系中包括智能決策與管理系統、企業虛擬制造平臺、智能制造車間等關鍵組成部分。智能工廠促進企業間信息共享和業務協同,龍頭離散制造企業智能工廠建設的產業鏈示范效應初步顯現。企業通過資本并購實現產業鏈延伸,不斷完善智能工廠相關產品鏈和技術布局。智能工廠建設是國內企業在當前和未來較長一段時期需要面對和規劃的共同主題,意味著智能工廠相關設備、產品及系統具有廣闊的市場空間。
本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫,在大量周密的市場調研基礎上,主要依據了國家統計局、國家商務部、國家發改委、國家經濟信息中心、國務院發展研究中心、全國商業信息中心、中國經濟景氣監測中心、中國行業研究網、全國及海外多種相關報刊雜志的基礎信息以及專業研究單位等公布和提供的大量資料。對我國智能工廠行業作了詳盡深入的分析,是企業進行市場研究工作時不可或缺的重要參考資料,同時也可作為金融機構進行信貸分析、證券分析、投資分析等研究工作時的參考依據。
♦ 項目有多大市場規模?發展前景如何?值不值得投資?
♦ 市場細分和企業定位是否準確?主要客戶群在哪里?營銷手段有哪些?
♦ 您與競爭對手企業的差距在哪里?競爭對手的戰略意圖在哪里?
♦ 保持領先或者超越對手的戰略和戰術有哪些?會有哪些優劣勢和挑戰?
♦ 行業的最新變化有哪些?市場有哪些新的發展機遇與投資機會?
♦ 行業發展大趨勢是什么?您應該如何把握大趨勢并從中獲得商業利潤?
♦ 行業內的成功案例、準入門檻、發展瓶頸、贏利模式、退出機制......
♦ 理由1:商業戰場上的失敗可以原諒,但是遭到競爭對手的突然襲擊則不可諒解。如果您的企業經常困于競爭對手的市場策略而毫無還手之力,那么您需要比您企業的競爭對手知道得更多,請馬上訂購。
♦ 理由2:如果您的企業一直期望在新的季度里使企業利潤倍增,獲得更好的業績表現,您需要借助行業專家智囊團的智慧和建議,那么您不可不訂。
♦ 理由3:如果您的企業準備投資于某項新業務,需要周祥的商業計劃資料及發展規劃的策略建議,同時也不想為此付出大量的資源及調研時間,那么您非訂不可。
♦ 理由4:如果您的企業缺乏多年業內資深經驗培養的行業洞察力,長期性、系統性的行業關鍵數據支持,而無法準確把握市場,搶占最新商機的戰略制高點,那么請把這一切交給我們。
權威數據來源:國家統計局、國家發改委、工信部、商務部、海關總署、國家信息中心、國家稅務總局、國家工商總局、國務院發展研究中心、國家圖書館、全國200多個行業協會、行業研究所、海內外上萬種專業刊物。
中研普華自主研發數據庫:中研普華細分行業數據庫、中研普華上市公司數據庫、中研普華非上市企業數據庫、宏觀經濟數據庫、區域經濟數據庫、產品產銷數據庫、產品進出口數據庫。
國際知名研究機構或商用數據庫:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。
一手調研數據:遍布全國31個省市及香港的專家顧問網絡,涉及政府統計部門、統計機構、生產廠商、地方主管部門、行業協會等。在中國,中研普華集團擁有最大的數據搜集網絡,在研究項目最多的一線城市設立了全資分公司或辦事處,并在超過50多個城市建立了操作地,資料搜集的工作已覆蓋全球220個地區。
步驟1:設立研究小組,確定研究內容
針對目標,設立由產業市場研究專家、行業資深專家、戰略咨詢師和相關產業協會協作專家組成項目研究小組,碩士以上學歷研究員擔任小組成員,共同確定該產業市場研究內容。
步驟2:市場調查,獲取第一手資料
♦ 訪問有關政府主管部門、相關行業協會、公司銷售人員與技術人員等;
♦ 實地調查各大廠家、運營商、經銷商與最終用戶。
步驟3:中研普華充分收集利用以下信息資源
♦ 報紙、雜志與期刊(中研普華的期刊收集量達1500多種);
♦ 國內、國際行業協會出版物;
♦ 各種會議資料;
♦ 中國及外國政府出版物(統計數字、年鑒、計劃等);
♦ 專業數據庫(中研普華建立了3000多個細分行業的數據庫,規模最全);
♦ 企業內部刊物與宣傳資料。
步驟4:核實來自各種信息源的信息
♦ 各種信息源之間相互核實;
♦ 同相關產業專家與銷售人員核實;
♦ 同有關政府主管部門核實。
步驟5:進行數據建模、市場分析并起草初步研究報告
步驟6:核實檢查初步研究報告
與有關政府部門、行業協會專家及生產廠家的銷售人員核實初步研究結果。專家訪談、企業家審閱并提出修改意見與建議。
步驟7:撰寫完成最終研究報告
該研究小組將來自各方的意見、建議及評價加以總結與提煉,分析師系統分析并撰寫最終報告(對行業盈利點、增長點、機會點、預警點等進行系統分析并完成報告)。
步驟8:提供完善的售后服務
對用戶提出有關該報告的各種問題給予明確解答,并為用戶就有關該行業的各種專題進行深入調查和項目咨詢。
中研普華集團是中國成立時間最長,擁有研究人員數量最多,規模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構之一。中研普華始終堅持研究的獨立性和公正性,其研究結論、調研數據及分析觀點廣泛被電視媒體、報刊雜志及企業采用。同時,中研普華的研究結論、調研數據及分析觀點也大量被國家政府部門及商業門戶網站轉載,如中央電視臺、鳳凰衛視、深圳衛視、新浪財經、中國經濟信息網、商務部、國資委、發改委、國務院發展研究中心(國研網)等。
專項市場研究 產品營銷研究 品牌調查研究 廣告媒介研究 渠道商圈研究 滿意度研究 神秘顧客調查 消費者研究 重點業務領域 調查執行技術 公司實力鑒證 關于中研普華 中研普華優勢 服務流程管理
中央電視臺采訪中研普華高級研究員
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中研普華擁有20年的產業規劃、企業IPO上市咨詢、行業調研、細分市場研究及募投項目運作經驗,業務覆蓋全球。
豐富的行業經驗。設立產業研究組,積累了豐富的行業實踐經驗,充分運用扎實的理論知識,更好的為客戶提供服務。
資深的專家顧問。專家團隊來自于國家級科研院所、著名大學教授、以及具備成功經驗的企業家,擁有強大的專業能力。
科學的研究方法。采取專業的研究模型,精準的數據分析,周密的調查方法,各個環節力求真實客觀準確。
完善的服務體系。不僅為您提供專業化的研究報告,還會為您提供超值的售后服務,給您帶來完善的一站式服務。
中研普華依托分布于全國各重點城市的市場調研隊伍,與國內外各大數據源建立起戰略合作關系。
中研普華推廣和傳播國內外頂尖管理理念,協助中國企業健康、持續成長,推動企業戰略轉型和管理升級。
中研普華獨創的水平行業市場資訊 + 垂直企業管理培訓的完美結合,體現了中研普華一站式服務的理念和優勢。
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