![2020-2025年中国智慧仓储行业投资研究分析及发展前景预测报告](http://m.huaon.com/cover/04/66/490466.webp?v=2023-04-03 19:59:57)
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。
报告目录
第一章智慧仓储行业相关概述
1.1 仓储业相关概念
1.1.1 仓储业定义
1.1.2 仓储物流定义
1.1.3 仓储物流内涵
1.1.4 仓储管理地位
1.1.5 仓储管理内容
1.2 现代仓储相关概述
1.2.1 现代仓储业与传统对比
1.2.2 自动化立体仓储主要优点
1.2.3 现代仓储基本功能及特征
1.3 智慧仓储概念简介
1.3.1 智慧仓储定义
1.3.2 智慧仓储任务
1.3.3 智慧仓储结构
1.3.4 智慧仓储功能
第二章2015-2019年中国智慧仓储行业发展环境分析
2.1 经济环境
2.1.1 国民经济发展
2.1.2 服务业PMI指数
2.1.3 消费市场情况
2.1.4 经济发展趋势
2.2 政策环境
2.2.1 物流政策密集出台
2.2.2 仓储网络化战略定位
2.2.3 冷链物流消费升级
2.2.4 供应链创新与应用
2.2.5 电商物流发展专项规划
2.3 社会环境
2.3.1 社会需求日益扩大
2.3.2 物流基础设施强化
2.3.3 农村电商扶贫发展
2.3.4 企业集群效应体现
2.4 技术环境
2.4.1 相关科技政策推动
2.4.2 物流科技曲线图
2.4.3 主要技术发展水平
第三章2015-2019年中国仓储行业发展基础分析
3.1 2015-2019年中国仓储市场发展现状分析
3.1.1 仓储业发展态势
3.1.2 仓储业发展水平
3.1.3 仓储业企业排名
3.1.4 仓储业创新发展
3.2 2015-2019年中国仓储业发展规模分析
3.2.1 仓储企业数量
3.2.2 仓储费用总额
3.2.3 自动化装备规模
3.2.4 固定资产投资
3.3 2015-2019年中国高标准仓库建设现状分析
3.3.1 降低运输成本
3.3.2 提高存货周转率
3.3.3 通用仓储面积
3.3.4 高标准仓库面积
3.3.5 仓库供应方集中度
3.3.6 高标准仓库布局
3.4 中国仓储行业发展存在的问题分析
3.4.1 政策与管理层面的问题
3.4.2 行业与市场层面的问题
3.4.3 仓储企业自身层面的问题
第四章2015-2019年中国智能仓储行业发展分析
4.1 2015-2019年中国智慧仓储发展综述
4.1.1 仓储向智能化发展
4.1.2 智能仓储发展现状
4.1.3 智慧仓储目标任务
4.1.4 智能仓储市场规模
4.1.5 智慧仓储企业参与度
4.2 2015-2019年中国智慧仓储技术与装备市场发展分析
4.2.1 仓储设施互联网
4.2.2 智能追溯领域
4.2.3 机器人与自动化
4.2.4 仓库可穿戴设备
4.2.5 人工智能场景应用
4.3 2015-2019年中国物流自动化市场发展分析
4.3.1 市场规模
4.3.2 盈利水平
4.3.3 区域发展
4.4 中国智慧仓储技术应用途径
4.4.1 技术特点
4.4.2 收货环节
4.4.3 存储环节
4.4.4 拣选环节
4.4.5 发货环节
4.5 中国智能仓储未来发展建议
4.5.1 提升仓储配送智能化水平
4.5.2 建设智能仓储示范基地
第五章2015-2019年中国智慧仓储主要应用技术分析
5.1 大数据技术
5.1.1 技术应用意义
5.1.2 相关扶持政策
5.1.3 关键技术分析
5.1.4 企业应用案例
5.1.5 面临应用挑战
5.2 自动识别技术
5.2.1 自动识别技术介绍
5.2.2 自动识别技术发展
5.2.3 二维码识别+ AGV
5.3 RFID技术
5.3.1 自动射频识别
5.3.2 应用模式分析
5.3.3 入库作业应用
5.3.4 库存管理应用
5.3.5 出库作业应用
5.4 AGV技术
5.4.1 发展简述
5.4.2 导航方式
5.4.3 仓储应用
5.5 AR技术
5.5.1 AR技术简介
5.5.2 AR技术特点
5.5.3 仓储设计应用
5.5.4 运输和配送应用
第六章2015-2019年中国智慧仓储建设用地分析——物流地产
6.1 2015-2019年中国物流地产发展综合分析
6.1.1 物流地产概念
6.1.2 市场需求持续
6.1.3 物流用地供给
6.1.4 租金回报率
6.1.5 租赁市场格局
6.2 2015-2019年中国物流地产市场发展现状分析
6.2.1 企业市场份额
6.2.2 市场竞争格局
6.2.3 企业布局策略
6.2.4 物流地产选址
6.3 2015-2019年中国智能物流地产的运营模式分析
6.3.1 智能物流地产开发
6.3.2 智能物流地产经营
6.3.3 智能物流地产管理
6.3.4 智能物流地产系统
6.3.5 智能物流地产生态
6.4 2015-2019年智慧仓储发展下物流地产市场布局动态
6.4.1 大量资本涌入市场
6.4.2 设立物流地产基金
6.4.3 加码基础设施建设
6.5 中国物流地产未来发展趋势分析
6.5.1 客户结构变化
6.5.2 智慧仓储崛起
6.5.3 低碳环保仓盛行
第七章2015-2019年智慧仓储重点设备市场发展分析——自动化立体库
7.1 自动输送与分拣系统
7.1.1 系统发展概述
7.1.2 分拣流程分析
7.1.3 分拣系统特点
7.1.4 分拣机主要类型
7.2 2015-2019年中国自动化立体库发展综述
7.2.1 自动化立体库演变过程
7.2.2 自动化立体仓库特点
7.2.3 自动化立体库优势分析
7.2.4 自动化立体仓库类型
7.2.5 自动化仓储构成分析
7.3 2015-2019年中国智慧仓储自动化立体仓库市场发展现状分析
7.3.1 市场规模及同比增长
7.3.2 自动化立体库市场需求
7.3.3 自动化立体库保有量
7.3.4 自动化立体库应用结构
7.4 物流自动化立体仓系统分析
7.4.1 管理和监控系统构成
7.4.2 出入库系统及流程
7.4.3 仓库系统物流运作
第八章2015-2019年智慧仓储机器人市场发展综合分析
8.1 2015-2019年中国仓储机器人发展综述
8.1.1 市场需求形势
8.1.2 市场规模分析
8.1.3 市场典型产品
8.1.4 技术应用解析
8.1.5 政策扶持力度
8.2 2015-2019年仓储机器人在智慧仓储中的应用现状分析
8.2.1 码垛环节应用
8.2.2 拆多环节应用
8.2.3 搬运环节应用
8.2.4 拣选环节应用
8.2.5 分拣环节应用
8.3 2015-2019年中国仓储机器人市场竞争分析
8.3.1 电商巨头
8.3.2 初创企业
8.3.3 上市公司
8.4 中国智慧仓储业仓储机器人发展瓶颈及发展建议
8.4.1 发展瓶颈
8.4.2 发展建议
第九章2015-2019年中国智慧仓储主要行业应用分析
9.1 智慧仓储在制造领域的应用分析
9.1.1 助力《中国制造2025》
9.1.2 原材料智慧仓储应用
9.1.3 完成品智慧仓储应用
9.2 智慧仓储在电子商务领域的应用分析
9.2.1 电商物流仓配模式
9.2.2 电商物流网络布局
9.2.3 智能仓储发展分析
9.2.4 电商物流未来趋势
9.3 智慧仓储在零售领域的应用分析
9.3.1 RFID技术深度应用
9.3.2 智能仓储应用概况
9.3.3 智能仓储特点分析
第十章中国重点仓储企业分析
10.1 物流地产企业智慧仓储案例分析
10.1.1 普洛斯
10.1.2 万科企业
10.2 电商企业智慧仓储案例分析
10.2.1 京东物流
10.2.2 苏宁物流
10.2.3 菜鸟网络
10.3 其他企业智慧仓储案例分析
10.3.1 中储发展股份有限公司
10.3.2 广东摩方托盘科技公司
第十一章中国智慧仓储行业投资现状分析
11.1 中国仓储行业投融资情况分析
11.1.1 物流各领域投融资情况
11.1.2 仓储自动化融资情况
11.1.3 物流地产投融资情况
11.2 中国智慧仓储发展投融资现状分析
11.2.1 仓储业投资态势分析
11.2.2 智慧仓储投融资力度
11.2.3 智慧仓储投投资风险
11.3 中国自动化仓储未来发展投资分析
11.3.1 电商订单日均处理量
11.3.2 自动化仓库投资机遇
11.3.3 自动化仓储投资规划
11.4 中国智慧仓储行业投资机会分析
11.4.1 一带一路发展机遇
11.4.2 相关科技逐步成熟
11.4.3 仓储机器人应用机遇
第十二章中国智慧仓储行业未来发展趋势及前景预测(AK HT)
12.1 中国智慧仓储行业未来发展趋势
12.1.1 技术应用发展趋势
12.1.2 技术应用增速预测
12.1.3 物流机器人应用趋势
12.1.4 仓储机器人发展方向
12.1.5 信息化发展趋势分析
12.2 中国智慧仓储设备未来发展趋势
12.2.1 电子化、智能化和人性化
12.2.2 现语音和移动技术发展趋势
12.2.3 安全作业设计发展趋势
12.3 2020-2025年中国智慧仓储行业未来前景预测
12.3.1 物流地产需求预测
12.3.2 自动化立体库市场预测
12.3.3 仓储机器人市场规模预测
图表目录
图表:2015-2019年国内生产总值及其增长速度
图表:2015-2019年三次产业增加值占全国生产总值比重
图表:2019年中国智慧物流相关政策汇总
图表:2015-2019年全球电子商务销售额对比
图表:2015-2019年中国第三方物流消费占企业物流总支出比重
图表:2015-2019年上海新建仓储类型比例
图表:中国卫星城市群
图表:2019年物流应用技术成熟度曲线
图表:大数据关键技术
图表:大数据技术关注度
图表:中美物流仓储水平对比
图表:2019年全国通用仓储企业排名TOP30
图表:2015-2019年中国仓储行业企业数量
图表:2015-2019年中国物流仓储费用及同比增长
图表:2015-2019年中国物流自动化系统市场规模
图表:2015-2019年中国仓储业固定资产投资及同比增长
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,使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、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。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判,助力企业商业决策。
数据来源
本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合,本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。
一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。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。
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。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
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