2020-2025年中国工业物联网行业市场深度分析及行业发展趋势报告
工业物联网
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2020-2025年中国工业物联网行业市场深度分析及行业发展趋势报告

发布时间:2019-12-21
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工业物联网是将具有感知、监控能力的各类采集、控制传感器或控制器,以及移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节,从而大幅提高制造效率,改善产品质量,降低产品成本和资源消耗,最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。从应用形式上,工业物联网的应用具有实时性、自动化、嵌入式(软件)、安全性、和信息互通互联性等特点。

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

第一章工业物联网相关概述

1.1 工业物联网的概念

1.1.1 工业物联网的定义

1.1.2 工业物联网的本质

1.1.3 工业物联网的定位

1.2 工业物联网的特征

1.2.1 智能感知

1.2.2 泛在连通

1.2.3 精准控制

1.2.4 数字建模

1.2.5 实时分析

1.2.6 迭代优化

1.3 工业物联网的价值

1.3.1 提升价值

1.3.2 优化资源

1.3.3 升级服务

1.3.4 激发创新

第二章2015-2019年中国工业物联网发展背景环境

2.1 宏观经济环境

2.1.1 国民经济总值

2.1.2 工业运行情况

2.1.3 固定资产投资

2.1.4 经济发展特点

2.1.5 经济发展展望

2.2 经济转型环境

2.2.1 去产能工作成效

2.2.2 产业结构优化升级

2.2.3 需求结构得到改善

2.2.4 产业转型制约因素

2.2.5 产业结构转型建议

2.3 社会环境分析

2.3.1 人口数量及结构

2.3.2 人口结构特点

2.3.3 居民就业及工资

2.3.4 城镇化发展进程

2.3.5 工业用工荒问题

2.3.6 人口红利渐消退

2.4 推进智能制造转型

2.4.1 中国制造2025

2.4.2 推动“两化融合”

2.4.3 推动智能制造

2.4.4 “互联网+”行动

2.4.5 2020-2025年高端制造业利好

2.5 物联网领域扶持政策

2.5.1 物联网国家标准体系建设

2.5.2 鼓励社会资本进入物联网领域

2.5.3 加快5G等重点频率的应用

2.5.4 全面推动移动物联网建设

第三章2015-2019年物联网在工业领域的价值潜力

3.1 物联网应用价值分析

3.2 2015-2019年中国物联网产业发展回顾

3.2.1 产业体系初步建成

3.2.2 产业规模持续增长

3.2.3 参与主体多元丰富

3.2.4 创新创业势头良好

3.2.5 相关设备数量扩容

3.2.6 应用示范持续深化

3.3 2015-2019年中国物联网产业运行分析

3.3.1 产业规模分析

3.3.2 发展特征现状

3.3.3 产业发展形势

3.3.4 产业模式创新

3.4 2015-2019年中国物联网产业参与主体分析

3.4.1 互联网企业

3.4.2 电信运营商

3.4.3 通信设备商

3.4.4 传统制造企业巨头

3.5 物联网行业发展前景预测

3.5.1 对商业活动的影响

3.5.2 物联网行业前景广阔

3.5.3 物联网行业发展机遇

3.5.4 物联网市场应用潜力

第四章2015-2019年中国工业物联网发展分析

4.1 工业物联网的主要特征

4.1.1 智能设备

4.1.2 智能系统

4.1.3 智能决策

4.2 工业物联网发展现状

4.2.1 对产业升级的影响

4.2.2 市场发展规模

4.2.3 产业结构分析

4.2.4 需求规模分析

4.2.5 企业应用现状

4.3 工业物联网实施阶段

4.3.1 智能的感知控制

4.3.2 全面的互联互通

4.3.3 深度的数据应用

4.3.4 创新的服务模式

4.4 工业物联网产业发展面临的问题

4.4.1 安全威胁问题

4.4.2 基础研发投入不足

4.4.3 自主创新理念滞后

4.4.4 人才储备不足

4.5 工业物联网发展建议

4.5.1 支持技术研发

4.5.2 强化产学研联动

4.5.3 健全保障机制

4.5.4 推进试点应用

第五章2015-2019年工业物联网技术体系分析

5.1 工业物联网参考体系架构

5.1.1 总体架构

5.1.2 用户域

5.1.3 目标对象域

5.1.4 感知控制域

5.1.5 服务提供域

5.1.6 运维管控域

5.1.7 资源交换域

5.2 工业物联网关键技术分析

5.2.1 传感器技术

5.2.2 无线网络技术

5.2.3 工业建模技术

5.3 工业物联网技术体系架构

5.3.1 技术架构

5.3.2 感知控制技术

5.3.3 网络通信技术

5.3.4 信息处理技术

5.3.5 安全管理技术

5.4 工业物联网标准化工作

5.4.1 工业物联网通信接入技术

5.4.2 工业物联网技术标准难点

5.4.3 物联网标准化工作进展

5.4.4 工业物联网标准化工作进展

5.4.5 工业物联网标准化存在的问题

5.4.6 工业物联网标准化工作建议

第六章2015-2019年中国工业物联网终端产业发展现状

6.1 物联网设备行业发展综述

6.1.1 相关设备行业迎来发展机遇

6.1.2 物联网设备行业的关键领域

6.1.3 物联网设备的发展空间广阔

6.1.4 物联网设备数量分领域预测

6.2 传感器

6.2.1 我国传感器行业发展现状

6.2.2 传感器产业拓展市场版图

6.2.3 传感器产业需加快国产化

6.2.4 智能传感器行动指南获批

6.2.5 传感器产业未来前景分析

6.2.6 传感器市场规模预测分析

6.3 芯片

6.3.1 物联网芯片的类别

6.3.2 物联网芯片供应体系

6.3.3 物联网芯片标准工作

6.3.4 物联网芯片技术现状

6.3.5 工业物联网规模预测

6.4 工业控制

6.4.1 工业控制产品介绍

6.4.2 工业控制市场规模

6.4.3 工业控制市场前景

第七章2015-2019年中国工业物联网平台产业发展现状

7.1 2015-2019年工业物联网平台市场分析

7.1.1 物联网平台发展现状

7.1.2 物联网平台竞争态势

7.1.3 平台建设面临的问题

7.1.4 物联网平台发展前景

7.2 行业参与主体分析

7.2.1 制造业巨头

7.2.2 IT巨头

7.2.3 半导体厂商

7.2.4 企业展开合作

7.3 工业物联网平台应用现状分析

7.3.1 平台选择情况

7.3.2 企业应用需求

7.3.3 企业选择要素

7.3.4 应用中存在的问题

7.3.5 平台应用规划

第八章2015-2019年工业物联网在智能工厂的应用分析

8.1 智能工厂相关概念

8.1.1 智能工厂

8.1.2 数字化工厂

8.1.3 智能制造

8.2 中国智能工厂建设综述

8.2.1 智能工厂的结构

8.2.2 智能工厂的特征

8.2.3 智能工厂建设模式

8.3 2015-2019年中国智能工厂建设发展分析

8.3.1 智能工厂建设现状

8.3.2 产业布局分析

8.3.3 企业布局分析

8.3.4 物联网发展进程

8.3.5 存在的问题分析

8.3.6 发展措施建议

8.4 中国智能工厂建设典型案例分析

8.4.1 基本概况

8.4.2 智能加工生产中心

8.4.3 智能仓储物流系统

8.4.4 智能生产执行过程

8.4.5 智能生产控制中心

8.5 智能工厂发展前景及趋势展望

8.5.1 发展趋势展望

8.5.2 未来发展展望

8.5.3 重点发展方向

第九章2015-2019年中国工业物联网产业应用场景分析

9.1 工业物联网应用场景综述

9.1.1 工业物联网应用领域

9.1.2 柔性生产

9.1.3 优化流程

9.1.4 供应链管理

9.1.5 安全管理

9.1.6 监测监控

9.2 工业物联网在行业中的应用

9.2.1 在交通物流中的应用

9.2.2 在电力系统中的应用

9.2.3 在其他行业的应用

9.3 工业物联网重点应用领域——汽车工业

9.3.1 汽车工业发展情况

9.3.2 行业物联网平台

9.3.3 企业布局动态

9.3.4 汽车工业4.0

9.4 工业物联网重点应用领域——机器人

9.4.1 机器人发展的重要意义

9.4.2 机器人促进产业升级

9.4.3 机器人领域技术对比

9.5 工业物联网重点应用领域——工程机械

9.5.1 应用价值分析

9.5.2 应用领域分析

9.5.3 发展趋势展望

9.5.4 车辆工程领域

第十章中国工业物联网企业应用案例分析

10.1 西门子

10.1.1 企业发展概况

10.1.2 企业经营状况

10.1.3 工业物联网平台

10.1.4 成都数字化工厂

10.2 三一重工

10.2.1 工业物联网发展概述

10.2.2 工业物联网布局历程

10.2.3 工业物联网应用价值

10.2.4 智能设备监测系统

10.2.5 工程机械发展指数

10.2.6 大数据监测系统

10.3 徐工集团

10.3.1 工业物联网平台介绍

10.3.2 工业物联网终端产品

10.3.3 工业物联网大数据平台

10.3.4 工业物联网平台价值

10.4 江淮汽车

10.4.1 企业发展概况

10.4.2 经营效益分析

10.4.3 业务经营分析

10.4.4 财务状况分析

10.4.5 实施数字化工厂

10.4.6 未来前景展望

10.5 青岛海尔

10.5.1 企业发展概况

10.5.2 经营效益分析

10.5.3 业务经营分析

10.5.4 财务状况分析

10.5.5 工业4.0战略

10.5.6 海尔无人工厂

10.5.7 未来前景展望

第十一章中国工业物联网产业投资动态及投资建议

11.1 工业物联网领域投资现状

11.1.1 工业物联网投资规模

11.1.2 工业物联网投资动态

11.1.3 工业物联网投资前景

11.1.4 工业物联网投资机遇

11.2 2015-2019年物联网产业投融资分析

11.2.1 全球融资情况

11.2.2 市场并购动态

11.2.3 中国投资规模

11.2.4 投资轮次分布

11.2.5 细分领域分布

11.3 2019年A股及新三板上市公司在物联网领域投资动态分析

11.3.1 投资项目综述

11.3.2 投资区域分布

11.3.3 产业转型分析

11.3.4 投资模式分析

11.3.5 典型投资案例

11.4 工业物联网产业投资风险分析

11.4.1 技术风险

11.4.2 市场风险

11.4.3 法律风险

11.5 工业物联网企业投资建议

11.5.1 加大研发投入

11.5.2 布局新兴市场

11.5.3 开展跨界合作

11.5.4 强化模式创新

第十二章中国工业物联网产业发展前景及趋势预测

12.1 工业物联网及其相关产业2020-2025年规划展望

12.1.1 2020-2025年顶层设计出台

12.1.2 物联网发展规划(2016-2020年)

12.1.3 通信行业2020-2025年规划助力

12.1.4 下一代互联网2020-2025年布局

12.1.5 大数据领域2020-2025年展望

12.1.6 2020-2025年国家信息化规划

12.2 工业物联网产业发展前景展望

12.2.1 大数据应用加深

12.2.2 虚拟现实场景增多

12.2.3 工业物联网安全形势

12.3 工业物联网产业发展趋势分析

12.3.1 技术趋势

12.3.2 模式趋势

12.3.3 应用趋势

12.4 工业物联网技术发展趋势

12.4.1 终端智能化

12.4.2 联接泛在化

12.4.3 计算边缘化

12.4.4 网络扁平化

12.4.5 服务平台化

图表目录

图表:工业物联网的本质

图表:物联网、工业物联网、工业4.0的异同

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:2015-2019年全部工业增加值及其增速

图表:2015-2019年工业增加值月度增速

图表:2015-2019年全社会固定资产投资

图表:2019年按领域分固定资产投资(不含农户)及其占比

图表:2015-2019年中国固定资产投资增速走势

图表:2019年分行业固定资产投资(不含农户)及其增长速度

图表:2015-2019年中国三次产业结构对比

图表:2015-2019年中国三大需求对经济增长的贡献率

图表:2019年年末人口数量及构成

图表:2015-2019年全国居民人均可支配收入及其增速

图表:物联网应用价值环路

图表:物联网商业价值衡量维度

图表:物联网商业价值体现

图表:2015-2019年我国物联网产业市场规模及其增速

图表:中国部分知名物联网企业概览

图表:物联网对商业活动各环节的影响

图表:各大机构对物联网市场潜力预测

图表:工业物联网在各个领域的应用

图表:不同规模的企业工业物联网应用情况

图表:企业工业物联网实施情况

图表:工业物联网的实施阶段

图表:工业物联网参考体系架构

图表:工业物联网技术体系

图表:物联网芯片供应体系

图表:2015-2019年中国安全芯片需求规模

图表:2019年中国通讯射频芯片需求规模

图表:工业自动控制系统装置产品

图表:中国机械自动化升级路径

图表:2015-2019年中国工业自动控制系统装置市场规模及增速

图表:2015-2019年中国工业自动控制系统装置行业利润总额及增速

更多图表见正文……

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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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