内容概况
锐观产业研究院发布的《2021-2025年中国工业大数据行业深度调研及投资前景预测报告》共九章。首先介绍了工业大数据的概念及发展驱动因素，接着详细分析了中国大数据以及工业大数据的发展现状。随后，报告对工业大数据技术架构进行了介绍并描述了工业大数据在工业4.0建设中的重要意义。报告还对工业大数据的应用场景、应用案例及工业大数据相关行业发展状况进行了分析。最后报告分析了工业大数据行业的投资方向及发展前景。
继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。2018年全球大数据储量达到33ZB。大数据正在成为国家竞争的前沿，以及产业竞争力和商业模式创新的源泉。
随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展，全球大数据储量迅猛增长，成为大数据产业发展的基础。
根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%左右，2016年甚至达到了87.21%的增长率；2018年全球大数据储量达到33ZB。结合2019年全球大数据市场发展情况看，2019年全球大数据储量约为42ZB。
随着工业4.0概念的引入，工业产业进入了新一轮的全球性革命，新型工业体系最核心的就是互联网、大数据与工业的融合发展，工业大数据是工业4.0最核心的支撑之一，工业大数据的应用将带来工业生产与管理环节的极大的升级和优化，其价值已经得到了全球的认可。
2017年1月17日，工业和信息化部正式发布了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》（工信部规〔2016〕412号，以下简称《规划》）。《规划》明确了“十三五”时期大数据产业的发展思路、原则和目标，将引导大数据产业持续健康发展，有力支撑制造强国和网络强国建设，其中也明确强调了支持工业大数据发展。2018年6月，工业和信息化部发布《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》，其中提到，支持基础及创新技术服务、监测分析服务、工业大数据管理、标准管理服务等的平台公共支撑体系。2020年5月14日，工业和信息化部发布《关于工业大数据发展的指导意见》，对我国工业大数据发展进行了全面部署，进一步促进大数据与工业深度融合发展。为激发工业数据要素潜力，全面提升工业大数据产业发展水平，《指导意见》提出了6个方面18项重点任务。
本研究报告数据主要来自于国家统计局、海关总署、工信部、商务部、财政部、锐观产业研究院、锐观产业研究院市场调查中心以及国内外重点刊物等渠道，数据权威、详实、丰富，同时通过专业的分析预测模型，对行业核心发展指标进行科学地预测。您或贵单位若想对工业大数据有个系统的了解或者想投资工业大数据相关行业，本报告是您不可或缺的重要工具。
报告目录
第一章 工业大数据概述
第一节、工业大数据相关概念
一、工业大数据的定义
二、工业大数据的属性
三、工业大数据的边界
第二节、工业大数据与相关概念的关系
一、与大数据的关系
二、与智能制造的关系
三、与工业互联网的关系
第三节、工业大数据的产生
一、数据类型
二、产生主体
三、发展趋势
第四节、工业大数据应用价值
一、推动工业化进程
二、促进信息化发展
三、推进新工业革命
四、推动制造业升级
第二章 2018-2020年中国工业大数据发展驱动因素分析
第一节、政策因素
一、大数据产业政策汇总分析
二、促进大数据产业发展纲要
三、大数据标准化白皮书分析
四、各省大数据政策发布数量
五、国家工业大数据政策回顾
六、工信部工业大数据政策
七、工业大数据发展指导意见
第二节、经济因素
一、宏观经济概况
二、工业运行情况
三、经济转型升级
四、宏观经济展望
第三节、信息化发展
一、信息基础设施建设
二、信息消费发展现状
三、网信产业发展状况
四、信息技术研发创新
五、区域信息化的水平
第四节、两化融合
一、两化融合发展水平
二、两化融合区域分布
三、两化融合发展规划
第三章 2018-2020年中国大数据产业发展分析
第一节、大数据产业链构成分析
一、大数据产业链结构
二、大数据产业链领域
三、产业链价值流动方向
第二节、2018-2020年中国大数据产业发展综述
一、大数据产业概念分析
二、大数据发展的必然性
三、大数据产业驱动主体
四、大数据产业发展阶段
五、数字经济的发展水平
六、大数据总体市场规模
七、地区大数据产业联盟
第三节、2018-2020年大数据产业竞争格局
一、产业竞争主体分类
二、竞争企业资本层次
三、产业百强企业统计
四、创新场景应用服务商
五、互联网企业布局状况
六、大数据应用领域竞争
七、产业竞争趋势展望
第四节、2018-2020年中国大数据市场供需分析
一、大数据市场供给结构介绍
二、主要行业大数据需求状况
三、企业大数据的应用及需求
四、大数据细分领域需求场景
五、大数据热点领域需求分析
六、数据小型机市场需求分析
第五节、中国大数据产业发展存在的问题
一、面临挑战分析
二、核心技术薄弱
三、数据相关问题
四、数据安全问题
五、人才供需问题
第六节、中国大数据产业发展的策略建议
一、推进研发应用
二、避免过度建设
三、提高数据安全
四、地区发展思路
五、推动标准建设
六、打破信息孤岛
第四章 2018-2020年中国工业大数据发展分析
第一节、工业大数据发展综述
一、产业链条分析
二、产业发展历程
三、产业发展周期
四、产业发展现状
第二节、2018-2020年中国工业大数据市场运行分析
一、市场发展规模
二、用户行业结构
三、产品结构分析
四、市场用户类型
五、市场投资状况
六、市场发展形势
第三节、中国工业大数据发展存在的问题
一、工业数据资源不够丰富
二、工业数据资产管理滞后
三、工业数据孤岛普遍存在
四、工业数据应用不够深入
第四节、中国工业大数据发展对策建议
一、提升工业大数据平台能力建设
二、加强工业大数据管理体系建设
三、持续完善工业大数据标准体系
四、探索工业大数据创新应用示范
第五章 2018-2020年工业大数据架构及技术分析
第一节、工业大数据参考架构
一、数据参考架构
二、技术参考架构
三、平台参考架构
第二节、工业大数据管理技术分析
一、工业大数据的采集技术
二、多源异构数据管理技术
三、多模态数据的集成技术
四、工业大数据技术的趋势
第三节、工业大数据分析技术介绍
一、时序模式分析技术
二、工业知识图谱技术
三、多源数据融合分析
第四节、工业大数据标准体系建设
一、工业大数据标准化的基础
二、工业大数据标准体系框架
三、工业大数据标准明细汇总
四、工业大数据重点标准描述
第六章 2018-2020年工业大数据与工业4.0发展关系
第一节、全球主要国家工业4.0发展战略
一、美国
二、德国
三、法国
四、中国
第二节、工业4.0发展概况
一、工业4.0基本内涵
二、工业4.0产生背景
三、工业4.0发展历程
四、中国工业4.0优势
第三节、工业4.0落地战略分析
一、工业4.0架构
二、信息网络系统
三、核心系统集成
四、大数据利用分析
第四节、2018-2020年中国工业4.0发展进程
一、工业4.0重点发展领域
二、工业4.0发展模式分析
三、推动工业4.0发展举措
四、工业4.0的相关技术
五、工业4.0未来发展蓝图
第五节、中国制造2025解读分析
一、中国制造2025重点任务
二、中国制造2025重点领域
三、工业4.0与中国制造2025
第六节、工业大数据是中国工业4.0的重要部分
一、工业大数据是工业4.0的基础
二、工业大数据对工业4.0的作用
三、工业4.0对工业大数据的需求
四、工业4.0中工业大数据的应用
第七章 工业大数据的应用场景及应用价值剖析
第一节、工业大数据的主要应用领域
一、在设计领域的应用
二、优化生产过程中
三、预测产品需求
四、优化工业供应链
五、强化工业绿色发展
第二节、工业大数据的典型应用场景
一、智能化设计
二、智能化生产
三、网络化协同制造
四、智能化服务
五、个性化定制
第三节、工业大数据企业应用案例分析
一、福特公司
二、恒逸石化
三、海尔集团
四、金风科技
第四节、工业大数据的应用价值分析
一、优化企业现有业务
二、促进企业升级转型
三、促进中小企业创新
第八章 2018-2020年工业大数据相关行业发展状况
第一节、智能制造
一、智能制造发展阶段
二、智能制造发展特征
三、智能制造发展规模
四、智能制造产业集群
五、智能制造试点项目
六、智能制造发展态势
第二节、智能装备
一、智能装备运行特征
二、智能装备产业布局
三、智能装备竞争格局
四、智能装备项目动态
五、智能装备发展机遇
六、存在的问题及对策
第三节、智能工厂
一、智能工厂基本框架
二、智能工厂基本特征
三、智能工厂建设模式
四、智能工厂解决方案
五、智能工厂建设现状
六、催生新业态新模式
七、智能工厂发展趋势
第四节、工业物联网
一、全球工业物联网规模
二、国内工业物联网规模
三、工业物联网应用领域
四、工业物联网应用模式
五、工业物联网应用场景
第九章 2021-2025年工业大数据投资前景及前景趋势展望
第一节、工业大数据产业投资方向
一、工业大数据平台企业
二、开发工业APP的企业
三、工业机理模型建设企业
四、具有制造基因的企业
五、产业投资价值企业
第二节、工业大数据行业发展前景展望
一、大数据行业发展趋势
二、工业大数据应用前景
三、工业大数据发展趋势
第三节、2021-2025年中国工业大数据行业预测分析
一、2021-2025年中国工业大数据行业影响因素分析
二、2021-2025年中国大数据产业规模预测
三、2021-2025年中国工业大数据市场规模预测
附录
附录一：大数据产业发展规划（2016-2020年）
图表目录
图表:工业大数据与商务大数据的区别
图表:工业大数据标准在智能制造标准化体系中的定位
图表:智能制造标准体系-智能赋能技术标准
图表:工业互联网平台功能架构图
图表:工业互联网标准体系框架
图表:2015-2020年中国大数据相关政策
图表:2016-2018年31个省（市、区）大数据政策数量
图表:国家工业大数据相关政策
图表:工业和信息化部工业大数据相关政策
图表:2014-2018年国内生产总值及其增长速度
图表:2014-2018年三次产业增加值占国内生产总值比重
图表:2019年GDP初步核算数据
图表:2018年规模以上工业增加至同比增长速度
图表:2018年规模以上工业生产主要数据
图表:2019年规模以上工业增加值同比增长速度
图表:2016-2020年中国网民规模及互联网普及率
图表:2016-2020年中国网民规模及互联网普及率
图表:2013-2020年中国信息消费市场规模
图表:2015-2018年中国信息技术发明专利授权数
图表:2018年信息化发展评价指标体系
图表:2018年地区信息化发展评价指数TOP10
图表:2012-2018年全国两化融合发展水平演进情况
图表:2018年全国两化融合发展水平与绩效产出相关关系分析情况
图表:2018年全国实现综合集成TOP10省份两化融合发展阶段分布情况
图表:大数据产业链
图表:大数据产业主要数据资产类企业
图表:大数据产业链产值分布及发展方向
图表:中国大数据市场发展阶段
图表:2017-2023年中国数字经济市场规模统计情况及预测
图表:2016-2020年中国大数据产业规模
图表:2017-2018年新成立的大数据产业联盟
图表:大数据企业资本层次
图表:中国大数据投资价值百强榜
图表:大数据创新场景应用服务商TOP40
图表:中国大数据应用领域企业
图表:互联网行业大数据应用场景
图表:电信行业大数据应用场景
图表:金融行业大数据应用场景
图表:制造行业大数据应用场景
图表:企业现有的数据规模
图表:企业数据类型的构成
图表:大数据时代企业所能感觉到的数据变化
图表:目前企业处理大数据所面临的问题
图表:企业对大数据的态度和认知
图表:企业在线则大数据平台时所考虑的因素
图表:企业小型机的当前使用情况及未来计划
图表:市场上大数据技术类人才招聘数量占比及求职人数占比
图表:主要城市大数据就业市场活跃度
图表:大数据行业求职者学历与招聘需求占比
图表:大数据产业招聘及求职期望薪水分布
图表:工业大数据产业链
图表:工业大数据的发展历程
图表:工业大数据发展周期
图表:2016-2021年中国工业大数据市场规模增长及预测
图表:2018年工业大数据用户行业结构
图表:2018年工业大数据产品结构
图表:2018年工业大数据用户类型
图表:2018-2020年中国工业大数据投融资市场投资阶段结构
图表:2018-2020年中国工业大数投融资市场投资金额结构
图表:工业大数据数据参考框架
图表:工业大数据技术参考架构
图表:工业大数据平台参考架构
图表:工业大数据标准体系框架
图表:工业大数据标准明细表
图表:工业4.0参考架构
图表:工业4.0的核心
图表:中国工业4.0发展道路
图表:工业4.0体系架构
图表:CPS系统示意图
图表:“中国制造2025”九项任务
图表:“中国制造2025”五项工程
图表:“中国制造2025”十大重点领域
图表:中国制造2025与工业4.0的对比
图表:工业4.0涉及的技术概念
图表:工业4.0的数据环路
图表:福特公司工业大数据应用场景
图表:恒逸石化工业大数据应用场景
图表:海尔集团工业大数据应用场景
图表:金风科技工业大数据应用场景
图表:2010-2018年中国智能制造业产值规模
图表:2015-2018年全国已公示智能制造类试点项目数
图表:智能工厂端到端方案框架
图表:终端架构
图表:终端逻辑
图表:2018-2023年全球工业物联网的市场规模
图表:2015-2025年全球工业物联网设备联网数量
图表:2018年全球公布的物联网项目细分领域数量比重
图表:2014-2018年中国工业物联网市场规模情况
图表:中国物联网应用领域占比情况
图表:工业大数据平台
图表:工业APP
图表:工业机理模型库
图表:具有制造基因的企业提供工业大数据解决方案
图表:工业大数据投资价值企业20强
图表:大数据成熟度模型
图表:工业机理模型
图表:工业互联网平台结构
图表:构建数据闭环
图表:2021-2025年中国大数据产业规模预测
