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工业大数据分析软件是一种专门设计用于采集、存储、处理和分析工业生产过程中产生的海量数据的工具。这类软件能够通过复杂的算法和模型,从设备运行状态、生产工艺参数、供应链信息以及市场反馈等多个维度挖掘数据价值,从而帮助企业优化资源配置、提升生产效率、降低运营成本并支持战略决策。2024年,中国工业大数据分析软件市场规模达到约185亿元人民币,同比增长23.6%。这一增长主要得益于政策推动、制造业数字化转型加速以及企业对智能化管理需求的持续上升。根据工信部发布的《“十四五”智能制造发展规划》,到2025年,超过70%的大中型工业企业将实现一定程度的数字化改造,这为工业大数据分析软件提供了广阔的市场空间。中国工业大数据分析软件行业呈现出以下特点:市场竞争格局较为分散,既有国际巨头如SAP、IBM等凭借技术优势占据高端市场,也有本土企业如用友网络、东方国信、宝信软件等在特定领域形成较强竞争力。随着云计算、人工智能和物联网技术的深度融合,越来越多的解决方案开始向云端迁移,云化部署成为主流趋势。数2024年,基于云服务的工业大数据分析软件收入占比已接近45%,预计未来几年这一比例将进一步扩大。从应用层面来看,工业大数据分析软件已在多个行业中得到广泛应用。例如,在钢铁、石化等传统重工业领域,企业利用数据分析优化能源消耗和排放控制;在汽车制造领域,实时监控生产线性能以减少停机时间;在消费品制造业,则更多关注供应链协同与市场需求预测。不同行业的渗透率存在显著差异,其中电子制造和医药行业的普及率较高,而纺织、建材等行业仍有较大提升空间。展望中国工业大数据分析软件行业将继续保持快速增长态势。预计到2028年,市场规模有望突破600亿元,复合年增长率(CAGR)约为20%。驱动因素包括以下几个方面:一是国家政策持续加码,“数字中国”战略深入推进,各类专项基金和技术扶持计划为企业提供有力支持;二是5G商用普及带动工业互联网发展,进一步丰富了数性维护、质量检测等功能更加精准高效。行业也面临一些挑战。数据安全问题,尤其是涉及核心工艺流程的数据需要严格保护,防止泄露或滥用。人才短缺,既懂工业又熟悉数据分析的专业人员供不应求。中小企业由于资金限制和技术积累不足,在采用此类软件时往往显得力不从心。为了应对上述挑战,行业内企业正在积极探索创新商业模式。一方面,通过构建开放平台吸引更多开发者参与生态建设,共同开发定制化解决方案;推出订阅制收费模式降低客户初期投入门槛,同时加强培训服务帮助用户快速上手。这些举措不仅有助于扩大市场规模,也将促进整个行业的健康发展。中国工业大数据分析软件行业正处于快速发展阶段,技术创新与市场需求双重驱动下前景广阔。但要实现长期可持续发展,仍需各方共同努力解决现存问题,把握住新一轮科技革命带来的机遇。
博研咨询发布的《2025-2031年中国工业大数据行业市场全景调研及发展潜力研判报告》共六章。首先介绍了工业大数据行业市场发展环境、工业大数据整体运行态势等,接着分析了工业大数据行业市场运行的现状,然后介绍了工业大数据市场竞争格局。随后,报告对工业大数据做了重点企业经营状况分析,最后分析了工业大数据行业发展趋势与投资预测。您若想对工业大数据产业有个系统的了解或者想投资工业大数据行业,本报告是您不可或缺的重要工具。
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家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。
第1章工业大数据产业概念与发展环境分析
1.1 工业大数据产业概念与界定
1.1.1 工业大数据概念分析
(1)工业大数据的定义
(2)工业大数据的来源
1.1.2 工业大数据特征与价值分析
(1)属性
(2)特征
(3)应用价值
1.1.3 工业大数据相关行业关系及区分
(1)工业大数据与智能制造的关系
(2)工业大数据与工业互联网的关系
(3)工业大数据与大数据技术的关系
(4)工业大数据与工业软件的关系
(5)工业大数据与工业云的关系
1.2 工业大数据产业背景:工业“4.0”
1.2.1 全球工业演进历程
1.2.2 “工业4.0”相关概念分析
(1)“工业4.0”定义
(2)“工业4.0”内涵分析
(3)“6M 6C”=“工业4.0” 煎蛋理论
1.2.3 各国“工业4.0”发展战略分析
1.2.4 工业大数据是“工业4.0”的核心
1.3 中国工业大数据产业政策环境分析
1.3.1 工业大数据相关标准分析
(1)工业大数据标准体系框架
(2)工业大数据标准明细表
1.3.2 工业大数据相关发展政策与规划
(1)我国工业大数据相关政策汇总
(2)发展规划与目标
1.3.3 工业大数据重点政策
(1)《中国制造2025》发展战略
(2)《关于工业大数据发展的指导意见》
1.3.4 政策环境对工业大数据发展影响分析
(1)有利于加快工业数字化转型进程
(2)推动统筹建设“国家工业大数据平台”
(3)促进工业数据共享流通
(4)强化数据安全防护
1.4 中国工业大数据产业技术环境分析
1.4.1 中国工业大数据关键技术分析
(1)工业大数据技术架构
(2)工业大数据平台
(3)工业大数据采集技术
(4)工业大数据存储与管理技术
(5)工业大数据分析技术
1.4.2 中国工业大数据的前沿技术趋势
1.4.3 技术环境对工业大数据的影响分析
(1)5G技术对工业大数据的影响
(2)人工智能等新兴技术对工业大数据的影响
第2章全球工业大数据产业发展现状与前景分析
2.1 全球工业大数据产业发展状况分析
2.1.1 全球大数据市场现状分析
(1)全球大数据储量规模
(2)全球大数据产业规模分析
2.1.2 全球工业大数据市场规模
2.1.3 全球工业大数据市场竞争格局
2.1.4 全球工业大数据市场应用场景
2.2 典型国家工业大数据产业发展状况分析
2.2.1 美国工业大数据市场发展状况
(1)美国工业大数据发展背景与政策环境分析
(2)美国工业大数据市场发展现状分析
(3)美国工业大数据市场竞争格局分析
(4)美国工业大数据市场应用场景分析
(5)美国工业大数据发展前景分析
2.2.2 欧洲工业大数据市场发展状况
(1)欧洲工业大数据市场扶持政策分析
(2)欧洲工业大数据市场发展现状分析
(3)欧洲工业大数据市场竞争格局分析
(4)欧洲工业大数据市场应用场景分析
(5)欧洲工业大数据市场发展趋势分析
2.2.3 日本工业大数据市场发展状况
(1)日本工业大数据市场扶持政策分析
(2)日本工业大数据市场发展现状分析
(3)日本工业大数据市场应用场景分析
(4)日本工业大数据市场发展趋势分析
2.2.4 韩国工业大数据市场发展状况
(1)韩国工业大数据市场扶持政策分析
(2)韩国工业大数据市场发展现状分析
(3)韩国工业大数据市场发展趋势分析
2.3 全球工业大数据产业典型企业案例分析
2.3.1 IBM公司
(1)企业简介
(2)企业经营状况及竞争力分析
2.3.2 Teradata公司
(1)企业简介
(2)企业经营状况及竞争力分析
2.3.3 Oracle公司
(1)企业简介
(2)企业经营状况及竞争力分析
2.3.4 EMC易安信公司
(1)企业简介
(2)企业经营状况及竞争力分析
2.3.5 Cisco公司
(1)企业简介
(2)企业经营状况及竞争力分析
2.4 全球工业大数据发展趋势及前景
2.4.1 全球工业大数据发展趋势分析
(1)技术趋向多样化
(2)基于云的数据分析平台将更趋完善
(3)数据分析集逐步扩大
2.4.2 全球工业大数据发展前景分析
第3章中国工业大数据产业发展现状分析
3.1 中国工业大数据产业发展现状分析
3.1.1 工业大数据发展进程分析
3.1.2 工业大数据产业发展现状分析
3.1.3 工业大数据市场规模分析
3.2 中国工业大数据市场竞争情况分析
3.2.1 工业大数据市场五力竞争分析
(1)行业现有竞争者分析
(2)行业潜在进入者威胁
(3)行业替代品威胁分析
(4)行业供应商议价能力分析
(5)行业购买者议价能力分析
(6)行业竞争情况总结
3.2.2 工业大数据市场行业竞争格局
3.2.3 工业大数据市场区域格局分析
3.3 中国工业大数据市场应用市场分析
3.3.1 中国工业大数据技术集成应用分析
3.3.2 中国工业大数据应用场景分析
(1)智能化设计
(2)智能化生产
(3)网络化协同制造
(4)智能化服务
(5)个性化定制
3.3.3 中国工业大数据典型应用案例
(1)西航集团智能制造解决方案
(2)宝鸡电气智能工厂质量大数据
(3)电子行业智慧生产系统的工业大数据应用
(4)苏州明志科技大数据辅助智能制造项目
(5)海尔集团互联工厂制造大数据
3.4 中国工业大数据产业基地分析
3.4.1 国家大数据综合试验区
(1)先导试验型综试区
(2)跨区域类综试区
(3)区域示范类综试区
(4)基础设施统筹发展类综试区
3.4.2 中国工业大数据产业资源分布
3.4.3 国家工业大数据融合应用产业发展试点
3.5 中国工业大数据行业存在问题与发展建议
3.5.1 工业大数据发展存在的问题
(1)工业数据资源不丰富
(2)工业数据资产管理滞后
(3)工业数据孤岛普遍存在
(4)工业数据应用还不深入
3.5.2 工业大数据发展相关建议
(1)强化关键技术,提升工业大数据平台能力建设
(2)加强工业大数据管理体系建设,提升数据资源价值
(3)持续完善工业大数据标准体系,推动标准落地实施
(4)探索工业大数据创新应用示范,构建产业生态体系
第4章中国工业大数据重点领域发展潜力
4.1 中国工业大数据在航空航天装备制造领域的发展潜力
4.1.1 中国航空航天装备制造市场规模分析
4.1.2 中国航空航天装备制造行业大数据需求分析
4.1.3 中国航空航天装备制造行业大数据需求区域分析
4.1.4 中国航空航天装备制造行业大数据市场竞争分析
4.1.5 中国航空航天装备制造行业大数据应用典型案例
4.1.6 中国航空航天装备制造行业大数据发展潜力分析
(1)中国航空装备行业市场规模预测
(2)中国航空航天装备制造行业大数据应用优势分析
(3)中国航空航天装备制造行业大数据应用前景
4.2 中国工业大数据在信息通信设备制造领域的发展潜力
4.2.1 中国信息通信设备制造市场规模分析
4.2.2 中国信息通信设备制造行业大数据应用方向分析
4.2.3 中国信息通信设备制造行业大数据市场竞争分析
4.2.4 中国信息通信设备制造行业大数据发展潜力分析
(1)中国信息通信设备制造市场规模及其预测
(2)中国信息通信设备制造行业大数据应用优势分析
(3)中国信息通信设备制造行业大数据应用趋势分析
4.3 中国工业大数据在海洋工程装备领域的发展潜力
4.3.1 中国海洋工程装备行业市场现状分析
4.3.2 中国海洋工程装备行业大数据需求分析
(1)航运大数据
(2)船舶制造大数据
4.3.3 中国海洋工程装备行业大数据需求区域分析
4.3.4 中国海洋工程装备行业大数据应用典型案例
4.3.5 中国海洋工程装备行业大数据发展潜力分析
4.4 中国工业大数据在数控机床领域的发展潜力
4.4.1 中国数控机床市场现状分析
4.4.2 中国数控机床行业大数据需求分析
4.4.3 中国数控机床行业大数据市场应用分析
4.4.4 中国数控机床行业大数据应用典型案例
4.4.5 中国数控机床行业大数据发展潜力分析
(1)中国数控机床行业市场规模预测
(2)中国数控机床行业大数据应用优势分析
(3)中国数控机床行业大数据发展趋势预测
4.5 中国工业大数据在医疗器械制造领域的发展潜力
4.5.1 中国医疗器械市场规模分析
4.5.2 中国医疗器械行业大数据需求分析
(1)医疗大数据需求分析
(2)医疗设备制造商大数据需求
4.5.3 中国医疗器械行业大数据需求区域分析
4.5.4 中国医疗器械大数据市场竞争分析
4.5.5 中国医疗器械行业大数据应用典型案例
(1)辅助诊断
(2)智能化
(3)集成及标准化平台
4.5.6 中国医疗器械行业大数据发展潜力分析
4.6 中国工业大数据在新能源汽车制造领域的发展潜力
4.6.1 中国新能源汽车制造市场规模分析
4.6.2 中国新能源汽车制造行业大数据需求情况分析
4.6.3 中国新能源汽车制造行业大数据需求区域分析
4.6.4 中国新能源汽车制造行业大数据应用典型案例
(1)联想智能制造助力新能源汽车的发展
(2)华为云助力广汽蔚来车联网解决方案
4.6.5 中国新能源汽车制造行业大数据发展潜力分析
(1)中国新能源汽车市场规模预测
(2)中国新能源汽车制造行业大数据应用优势分析
(3)中国新能源汽车制造行业大数据应用前景分析
4.7 中国工业大数据在轨道交通装备制造领域的发展潜力
4.7.1 中国轨道交通建设情况
(1)城轨交通基础设施建设
(2)城轨交通运营线路条数
(3)运营线路长度
4.7.2 中国轨道交通装备制造行业大数据需求情况分析
4.7.3 中国轨道交通装备制造行业大数据市场竞争分析
4.7.4 中国轨道交通装备制造行业大数据应用典型案例
(1)浙江省台州市智能交通管理解决方案
(2)广州智能交通大数据体系实践
4.7.5 中国轨道交通装备制造行业大数据发展潜力分析
4.8 中国工业大数据在其他领域的发展潜力
4.8.1 电力行业
(1)电力数据来源与特点
(2)应用方向
4.8.2 石油行业
(1)应用方向
(2)案例分析
第5章中国工业大数据产业代表性企业案例分析
5.1 中国工业大数据企业发展概况分析
5.1.1 企业发展特征分析
5.1.2 企业发展整体状况
5.1.3 企业区域分布情况
5.1.4 企业整体发展潜力
5.2 中国工业大数据代表性企业案例分析
5.2.1 华为技术有限公司
(1)企业简介
(2)企业经营状况及竞争力分析
5.2.2 北京东方国信科技股份有限公司
(1)企业简介
(2)企业经营状况及竞争力分析
5.2.3 荣联科技集团股份有限公司
(1)企业简介
(2)企业经营状况及竞争力分析
5.2.4 北京华胜天成科技股份有限公司
(1)企业简介
(2)企业经营状况及竞争力分析
5.2.5 北京永洪商智科技有限公司
(1)企业简介
(2)企业经营状况及竞争力分析
5.2.6 广州市海捷计算机科技有限公司
(1)企业简介
(2)企业经营状况及竞争力分析
5.2.7 北京赛思信安技术股份有限公司
(1)企业简介
(2)企业经营状况及竞争力分析
5.2.8 北京海兰信数据科技股份有限公司
(1)企业简介
(2)企业经营状况及竞争力分析
5.2.9 上海汉得信息技术股份有限公司
(1)企业简介
(2)企业经营状况及竞争力分析
5.2.10 沈阳格微软件有限责任公司
(1)企业简介
(2)企业经营状况及竞争力分析
第6章中国工业大数据产业发展前景与投资建议
6.1 中国工业大数据市场发展趋势及前景
6.1.1 中国工业大数据市场发展趋势分析
(1)工业大数据将成为智能制造和工业互联网发展的核心
(2)根植行业、深耕场景将成为工业大数据企业发展的重要方向
(3)数据安全将成为企业智能化升级决策的重要依据
(4)数据资产管理将成为制造环节工业大数据价值挖掘的基础
(5)搭建工业机理模型库将成为工业大数据发展的重要路径
(6)工业APP将成为工业大数据发展的重要业务载体
(7)构建数据闭环将成为制造企业创新业务模式的重要驱动力
(8)内生培养数据思维工程师将成为工业企业数字化人才团队建设的主要手段
6.1.2 中国工业大数据市场发展前景预测
6.2 中国工业大数据市场投资情况分析
6.2.1 中国工业大数据市场投资方式及主体
(1)行业投资方式
(2)行业主要投资主体及其优势分析
6.2.2 中国工业大数据市场投资现状
(1)行业投资数量及金额变化情况
(2)行业投资事件汇总
(3)行业投资轮次分布
6.3 中国工业大数据市场投资机会及建议
6.3.1 中国工业大数据市场投资机会分析
(1)行业投资热潮分析
(2)行业投资推动因素
6.3.2 中国工业大数据市场投资策略建议
(1)行业投资方式策略
(2)行业投资领域策略
(3)行业产品创新策略
(4)行业营销模式策略
图表目录
图表1:工业大数据的来源
图表2:工业大数据的双重属性
图表3:工业大数据的特征
图表4:工业大数据价值分析
图表5:智能制造标准体系结构
图表6:智能制造标准体系-智能赋能技术标准
图表7:工业互联网平台功能架构图
图表8:工业互联网标准体系框架
图表9:工业大数据与商务大数据的区别
图表10:工业大数据与工业云的关系
图表11:工业1.0-“工业4.0”发展历程分析
图表12:工业1.0-“工业4.0”发展阶段概况
图表13:“工业4.0”生态系统
图表14:“工业4.0”三个关键
图表15:“工业4.0”的制造服务模式
图表16:关于“工业4.0”的“6M 6C”煎蛋理论
图表17:各国关于“工业4.0”相关发展战略分析
图表18:美德日和中国三类企业认为工业4.0将提高竞争力的比例(单位:%)
图表19:工业大数据对“工业4.0”的支撑
图表20:我国工业大数据标准体系框架
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