中國工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)觀(guān)察及投資前景調研報告2023-2030年【全新修訂】：2023年11月【出版機構】：中贏(yíng)信合研究網(wǎng)【內容部分有刪減·詳細可參中贏(yíng)信合研究網(wǎng)出版完整信息！】【報告價(jià)格】：[紙質(zhì)版]:6500元 [電子版]:6800元 [紙質(zhì)+電子]:7000元 (可以?xún)?yōu)惠）【服務(wù)形式】: 文本+電子版+光盤(pán)【聯(lián) 系 人】：何晶晶 顧佳免費售后 服務(wù)一年，具體內容及訂購流程歡迎咨詢(xún)客服人員第1章：工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)概念與發(fā)展環(huán)境分析1.1 工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)概念與界定1.1.1 工業(yè)大數據概念分析（1）工業(yè)大數據的定義（2）工業(yè)大數據的來(lái)源1.1.2 工業(yè)大數據特征與價(jià)值分析（1）屬性（2）特征（3）應用價(jià)值1.1.3 工業(yè)大數據相關(guān)行業(yè)關(guān)系及區分（1）工業(yè)大數據與智能制造的關(guān)系（2）工業(yè)大數據與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系（3）工業(yè)大數據與大數據技術(shù)的關(guān)系（4）工業(yè)大數據與工業(yè)軟件的關(guān)系（5）工業(yè)大數據與工業(yè)云的關(guān)系1.2 工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)背景：工業(yè)“4.0”1.2.1 全球工業(yè)演進(jìn)歷程1.2.2 “工業(yè)4.0”相關(guān)概念分析（1）“工業(yè)4.0”定義（2）“工業(yè)4.0”內涵分析（3）“6M+6C”=“工業(yè)4.0” 煎蛋理論1.2.3 各國“工業(yè)4.0”發(fā)展戰略分析1.2.4 工業(yè)大數據是“工業(yè)4.0”的核心1.3 中國工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境分析1.3.1 工業(yè)大數據相關(guān)標準分析（1）工業(yè)大數據標準體系框架（2）工業(yè)大數據標準明細表1.3.2 工業(yè)大數據相關(guān)發(fā)展政策與規劃（1）我國工業(yè)大數據相關(guān)政策匯總（2）發(fā)展規劃與目標1.3.3 工業(yè)大數據重點(diǎn)政策解讀（1）《中國制造2025》發(fā)展戰略（2）《關(guān)于工業(yè)大數據發(fā)展的指導意見(jiàn)》1.3.4 政策環(huán)境對工業(yè)大數據發(fā)展影響分析（1）有利于加快工業(yè)數字化轉型進(jìn)程（2）推動(dòng)統籌建設“國家工業(yè)大數據平臺”（3）促進(jìn)工業(yè)數據共享流通（4）強化數據安全防護1.4 中國工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)技術(shù)環(huán)境分析1.4.1 中國工業(yè)大數據關(guān)鍵技術(shù)分析（1）工業(yè)大數據技術(shù)架構（2）工業(yè)大數據平臺（3）工業(yè)大數據采集技術(shù)（4）工業(yè)大數據存儲與管理技術(shù)（5）工業(yè)大數據分析技術(shù)1.4.2 中國工業(yè)大數據的前沿技術(shù)趨勢1.4.3 技術(shù)環(huán)境對工業(yè)大數據的影響分析（1）5G技術(shù)對工業(yè)大數據的影響（2）人工智能等新興技術(shù)對工業(yè)大數據的影響第2章：全球工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)發(fā)展現狀與前景分析2.1 全球工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況分析2.1.1 全球大數據市場(chǎng)現狀分析（1）全球大數據儲量規模（2）全球大數據產(chǎn)業(yè)規模分析2.1.2 全球工業(yè)大數據市場(chǎng)規模2.1.3 全球工業(yè)大數據市場(chǎng)競爭格局2.1.4 全球工業(yè)大數據市場(chǎng)應用場(chǎng)景2.2 典型國家工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)發(fā)展狀況分析2.2.1 美國工業(yè)大數據市場(chǎng)發(fā)展狀況（1）美國工業(yè)大數據發(fā)展背景與政策環(huán)境分析（2）美國工業(yè)大數據市場(chǎng)發(fā)展現狀分析（3）美國工業(yè)大數據市場(chǎng)競爭格局分析（4）美國工業(yè)大數據市場(chǎng)應用場(chǎng)景分析（5）美國工業(yè)大數據發(fā)展前景分析2.2.2 歐洲工業(yè)大數據市場(chǎng)發(fā)展狀況（1）歐洲工業(yè)大數據市場(chǎng)扶持政策分析（2）歐洲工業(yè)大數據市場(chǎng)發(fā)展現狀分析（3）歐洲工業(yè)大數據市場(chǎng)競爭格局分析（4）歐洲工業(yè)大數據市場(chǎng)應用場(chǎng)景分析（5）歐洲工業(yè)大數據市場(chǎng)發(fā)展趨勢分析2.2.3 日本工業(yè)大數據市場(chǎng)發(fā)展狀況（1）日本工業(yè)大數據市場(chǎng)扶持政策分析（2）日本工業(yè)大數據市場(chǎng)發(fā)展現狀分析（3）日本工業(yè)大數據市場(chǎng)應用場(chǎng)景分析（4）日本工業(yè)大數據市場(chǎng)發(fā)展趨勢分析2.2.4 韓國工業(yè)大數據市場(chǎng)發(fā)展狀況（1）韓國工業(yè)大數據市場(chǎng)扶持政策分析（2）韓國工業(yè)大數據市場(chǎng)發(fā)展現狀分析（3）韓國工業(yè)大數據市場(chǎng)發(fā)展趨勢分析2.3 全球工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)典型企業(yè)案例分析2.3.1 IBM公司（1）企業(yè)發(fā)展簡(jiǎn)況分析（2）企業(yè)業(yè)務(wù)范圍（3）企業(yè)大數據平臺分析（4）企業(yè)大數據業(yè)務(wù)市場(chǎng)布局（5）企業(yè)大數據業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)情況（6）企業(yè)數據中心布局（7）企業(yè)大數據業(yè)務(wù)典型客戶(hù)2.3.2 Teradata公司（1）企業(yè)發(fā)展簡(jiǎn)況分析（2）企業(yè)大數據技術(shù)分析（3）企業(yè)業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)情況分析（4）企業(yè)大數據產(chǎn)品特點(diǎn)（5）企業(yè)大數據業(yè)務(wù)典型客戶(hù)2.3.3 Oracle公司（1）企業(yè)發(fā)展簡(jiǎn)況分析（2）企業(yè)大數據技術(shù)分析（3）企業(yè)大數據業(yè)務(wù)市場(chǎng)布局（4）企業(yè)大數據業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)情況（5）企業(yè)數據庫產(chǎn)品分析2.3.4 EMC易安信公司（1）企業(yè)發(fā)展簡(jiǎn)況分析（2）企業(yè)大數據技術(shù)分析（3）企業(yè)大數據業(yè)務(wù)市場(chǎng)布局（4）企業(yè)大數據產(chǎn)品分析2.3.5 Cisco公司（1）企業(yè)發(fā)展簡(jiǎn)況分析（2）企業(yè)大數據技術(shù)分析（3）企業(yè)大數據業(yè)務(wù)市場(chǎng)布局（4）企業(yè)大數據業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)情況（5）企業(yè)大數據產(chǎn)品分析2.4 全球工業(yè)大數據發(fā)展趨勢及前景2.4.1 全球工業(yè)大數據發(fā)展趨勢分析（1）技術(shù)趨向多樣化（2）基于云的數據分析平臺將更趨完善（3）數據分析集逐步擴大2.4.2 全球工業(yè)大數據發(fā)展前景分析第3章：中國工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)發(fā)展現狀分析3.1 中國工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)發(fā)展現狀分析3.1.1 工業(yè)大數據發(fā)展進(jìn)程分析3.1.2 工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)發(fā)展現狀分析3.1.3 工業(yè)大數據市場(chǎng)規模分析3.2 中國工業(yè)大數據市場(chǎng)競爭情況分析3.2.1 工業(yè)大數據市場(chǎng)五力競爭分析（1）行業(yè)現有競爭者分析（2）行業(yè)潛在進(jìn)入者威脅（3）行業(yè)替代品威脅分析（4）行業(yè)供應商議價(jià)能力分析（5）行業(yè)購買(mǎi)者議價(jià)能力分析（6）行業(yè)競爭情況3.2.2 工業(yè)大數據市場(chǎng)行業(yè)競爭格局3.2.3 工業(yè)大數據市場(chǎng)區域格局分析3.3 中國工業(yè)大數據市場(chǎng)應用市場(chǎng)分析3.3.1 中國工業(yè)大數據技術(shù)集成應用分析3.3.2 中國工業(yè)大數據應用場(chǎng)景分析（1）智能化設計（2）智能化生產(chǎn)（3）網(wǎng)絡(luò )化協(xié)同制造（4）智能化服務(wù)（5）個(gè)性化定制3.3.3 中國工業(yè)大數據典型應用案例（1）西航集團智能制造解決方案（2）寶雞電氣智能工廠(chǎng)質(zhì)量大數據（3）電子行業(yè)智慧生產(chǎn)系統的工業(yè)大數據應用（4）蘇州明志科技大數據輔助智能制造項目（5）海爾集團互聯(lián)工廠(chǎng)制造大數據3.4 中國工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)基地分析3.4.1 國家大數據綜合試驗區（1）先導試驗型綜試區（2）跨區域類(lèi)綜試區（3）區域示范類(lèi)綜試區（4）基礎設施統籌發(fā)展類(lèi)綜試區3.4.2 中國工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)資源分布3.4.3 國家工業(yè)大數據融合應用產(chǎn)業(yè)發(fā)展試點(diǎn)3.5 中國工業(yè)大數據行業(yè)存在問(wèn)題與發(fā)展建議3.5.1 工業(yè)大數據發(fā)展存在的問(wèn)題（1）工業(yè)數據資源不豐富（2）工業(yè)數據資產(chǎn)管理滯后（3）工業(yè)數據孤島普遍存在（4）工業(yè)數據應用還不深入3.5.2 工業(yè)大數據發(fā)展相關(guān)建議（1）強化關(guān)鍵技術(shù)，提升工業(yè)大數據平臺能力建設（2）加強工業(yè)大數據管理體系建設，提升數據資源價(jià)值（3）持續完善工業(yè)大數據標準體系，推動(dòng)標準落地實(shí)施（4）探索工業(yè)大數據創(chuàng )新應用示范，構建產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系第4章：中國工業(yè)大數據重點(diǎn)領(lǐng)域發(fā)展潛力4.1 中國工業(yè)大數據在航空航天裝備制造領(lǐng)域的發(fā)展潛力4.1.1 中國航空航天裝備制造市場(chǎng)規模分析4.1.2 中國航空航天裝備制造行業(yè)大數據需求分析4.1.3 中國航空航天裝備制造行業(yè)大數據需求區域分析4.1.4 中國航空航天裝備制造行業(yè)大數據市場(chǎng)競爭分析4.1.5 中國航空航天裝備制造行業(yè)大數據應用典型案例4.1.6 中國航空航天裝備制造行業(yè)大數據發(fā)展潛力分析（1）中國航空裝備行業(yè)市場(chǎng)規模預測（2）中國航空航天裝備制造行業(yè)大數據應用優(yōu)勢分析（3）中國航空航天裝備制造行業(yè)大數據應用前景4.2 中國工業(yè)大數據在信息通信設備制造領(lǐng)域的發(fā)展潛力4.2.1 中國信息通信設備制造市場(chǎng)規模分析4.2.2 中國信息通信設備制造行業(yè)大數據應用方向分析4.2.3 中國信息通信設備制造行業(yè)大數據市場(chǎng)競爭分析4.2.4 中國信息通信設備制造行業(yè)大數據發(fā)展潛力分析（1）中國信息通信設備制造市場(chǎng)規模及其預測（2）中國信息通信設備制造行業(yè)大數據應用優(yōu)勢分析（3）中國信息通信設備制造行業(yè)大數據應用趨勢分析4.3 中國工業(yè)大數據在海洋工程裝備領(lǐng)域的發(fā)展潛力4.3.1 中國海洋工程裝備行業(yè)市場(chǎng)現狀分析4.3.2 中國海洋工程裝備行業(yè)大數據需求分析（1）航運大數據（2）船舶制造大數據4.3.3 中國海洋工程裝備行業(yè)大數據需求區域分析4.3.4 中國海洋工程裝備行業(yè)大數據應用典型案例4.3.5 中國海洋工程裝備行業(yè)大數據發(fā)展潛力分析4.4 中國工業(yè)大數據在數控機床領(lǐng)域的發(fā)展潛力4.4.1 中國數控機床市場(chǎng)現狀分析4.4.2 中國數控機床行業(yè)大數據需求分析4.4.3 中國數控機床行業(yè)大數據市場(chǎng)應用分析4.4.4 中國數控機床行業(yè)大數據應用典型案例4.4.5 中國數控機床行業(yè)大數據發(fā)展潛力分析（1）中國數控機床行業(yè)市場(chǎng)規模預測（2）中國數控機床行業(yè)大數據應用優(yōu)勢分析（3）中國數控機床行業(yè)大數據發(fā)展趨勢預測4.5 中國工業(yè)大數據在醫療器械制造領(lǐng)域的發(fā)展潛力4.5.1 中國醫療器械市場(chǎng)規模分析4.5.2 中國醫療器械行業(yè)大數據需求分析（1）醫療大數據需求分析（2）醫療設備制造商大數據需求4.5.3 中國醫療器械行業(yè)大數據需求區域分析4.5.4 中國醫療器械大數據市場(chǎng)競爭分析4.5.5 中國醫療器械行業(yè)大數據應用典型案例（1）輔助診斷（2）智能化（3）集成及標準化平臺4.5.6 中國醫療器械行業(yè)大數據發(fā)展潛力分析4.6 中國工業(yè)大數據在新能源汽車(chē)制造領(lǐng)域的發(fā)展潛力4.6.1 中國新能源汽車(chē)制造市場(chǎng)規模分析4.6.2 中國新能源汽車(chē)制造行業(yè)大數據需求情況分析4.6.3 中國新能源汽車(chē)制造行業(yè)大數據需求區域分析4.6.4 中國新能源汽車(chē)制造行業(yè)大數據應用典型案例（1）聯(lián)想智能制造助力新能源汽車(chē)的發(fā)展（2）華為云助力廣汽蔚來(lái)車(chē)聯(lián)網(wǎng)解決方案4.6.5 中國新能源汽車(chē)制造行業(yè)大數據發(fā)展潛力分析（1）中國新能源汽車(chē)市場(chǎng)規模預測（2）中國新能源汽車(chē)制造行業(yè)大數據應用優(yōu)勢分析（3）中國新能源汽車(chē)制造行業(yè)大數據應用前景分析4.7 中國工業(yè)大數據在軌道交通裝備制造領(lǐng)域的發(fā)展潛力4.7.1 中國軌道交通建設情況（1）城軌交通基礎設施建設（2）城軌交通運營(yíng)線(xiàn)路條數（3）運營(yíng)線(xiàn)路長(cháng)度4.7.2 中國軌道交通裝備制造行業(yè)大數據需求情況分析4.7.3 中國軌道交通裝備制造行業(yè)大數據市場(chǎng)競爭分析4.7.4 中國軌道交通裝備制造行業(yè)大數據應用典型案例（1）浙江省臺州市智能交通管理解決方案（2）廣州智能交通大數據體系實(shí)踐4.7.5 中國軌道交通裝備制造行業(yè)大數據發(fā)展潛力分析4.8 中國工業(yè)大數據在其他領(lǐng)域的發(fā)展潛力4.8.1 電力行業(yè)（1）電力數據來(lái)源與特點(diǎn)（2）應用方向4.8.2 石油行業(yè)（1）應用方向（2）案例分析第5章：中國工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)代表性企業(yè)案例分析5.1 中國工業(yè)大數據企業(yè)發(fā)展概況分析5.1.1 企業(yè)發(fā)展特征分析5.1.2 企業(yè)發(fā)展整體狀況5.1.3 企業(yè)區域分布情況5.1.4 企業(yè)整體發(fā)展潛力5.2 中國工業(yè)大數據代表性企業(yè)案例分析5.2.1 華為技術(shù)有限公司（1）企業(yè)發(fā)展簡(jiǎn)況分析（2）企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況分析（3）企業(yè)工業(yè)大數據研究概況（4）企業(yè)工業(yè)大數據解決方案（5）企業(yè)銷(xiāo)售渠道與網(wǎng)絡(luò )分析（6）企業(yè)研發(fā)能力分析（7）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析（8）企業(yè)新發(fā)展動(dòng)向分析5.2.2 北京東方國信科技股份有限公司（1）企業(yè)發(fā)展簡(jiǎn)況分析（2）企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況分析（3）企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)分析（4）企業(yè)工業(yè)大數據解決方案（5）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析（6）企業(yè)新發(fā)展動(dòng)向分析5.2.3 榮聯(lián)科技集團股份有限公司（1）企業(yè)發(fā)展簡(jiǎn)況分析（2）企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況分析（3）企業(yè)研發(fā)能力分析（4）企業(yè)工業(yè)大數據產(chǎn)品分析（5）企業(yè)工業(yè)大數據解決方案（6）企業(yè)銷(xiāo)售渠道與網(wǎng)絡(luò )分析（7）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析5.2.4 北京華勝天成科技股份有限公司（1）企業(yè)發(fā)展簡(jiǎn)況分析（2）企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況分析（3）企業(yè)研發(fā)能力分析（4）企業(yè)工業(yè)大數據產(chǎn)品與解決方案（5）企業(yè)銷(xiāo)售渠道與網(wǎng)絡(luò )分析（6）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析5.2.5 北京永洪商智科技有限公司（1）企業(yè)發(fā)展簡(jiǎn)況分析（2）企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況分析（3）企業(yè)工業(yè)大數據產(chǎn)品分析（4）企業(yè)工業(yè)大數據解決方案（5）企業(yè)銷(xiāo)售渠道與網(wǎng)絡(luò )分析（6）企業(yè)典型客戶(hù)分析（7）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析5.2.6 廣州市海捷計算機科技有限公司（1）企業(yè)發(fā)展簡(jiǎn)況分析（2）企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況分析（3）企業(yè)工業(yè)大數據產(chǎn)品分析（4）企業(yè)工業(yè)大數據解決方案（5）企業(yè)典型客戶(hù)分析（6）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析5.2.7 北京賽思信安技術(shù)股份有限公司（1）企業(yè)發(fā)展簡(jiǎn)況分析（2）企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況分析（3）企業(yè)工業(yè)大數據技術(shù)分析（4）企業(yè)工業(yè)大數據解決方案（5）企業(yè)銷(xiāo)售渠道與網(wǎng)絡(luò )分析（6）企業(yè)典型客戶(hù)分析（7）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析5.2.8 北京海蘭信數據科技股份有限公司（1）企業(yè)發(fā)展簡(jiǎn)況分析（2）企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況分析（3）企業(yè)研發(fā)能力分析（4）企業(yè)工業(yè)大數據解決方案（5）企業(yè)銷(xiāo)售渠道與網(wǎng)絡(luò )分析（6）企業(yè)典型客戶(hù)分析（7）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析5.2.9 上海漢得信息技術(shù)股份有限公司（1）企業(yè)發(fā)展簡(jiǎn)況分析（2）企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況分析（3）企業(yè)大數據產(chǎn)品分析（4）企業(yè)工業(yè)大數據解決方案（5）企業(yè)銷(xiāo)售渠道與網(wǎng)絡(luò )分析（6）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析5.2.10 沈陽(yáng)格微軟件有限責任公司（1）企業(yè)發(fā)展簡(jiǎn)況分析（2）企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況分析（3）企業(yè)工業(yè)大數據產(chǎn)品與研發(fā)能力分析（4）企業(yè)工業(yè)大數據解決方案（5）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析第6章：中國工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景與投資建議6.1 中國工業(yè)大數據市場(chǎng)發(fā)展趨勢及前景6.1.1 中國工業(yè)大數據市場(chǎng)發(fā)展趨勢分析（1）工業(yè)大數據將成為智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心（2）根植行業(yè)、深耕場(chǎng)景將成為工業(yè)大數據企業(yè)發(fā)展的重要方向（3）數據安全將成為企業(yè)智能化升級決策的重要依據（4）數據資產(chǎn)管理將成為制造環(huán)節工業(yè)大數據價(jià)值挖掘的基礎（5）搭建工業(yè)機理模型庫將成為工業(yè)大數據發(fā)展的重要路徑（6）工業(yè)APP將成為工業(yè)大數據發(fā)展的重要業(yè)務(wù)載體（7）構建數據閉環(huán)將成為制造企業(yè)創(chuàng )新業(yè)務(wù)模式的重要驅動(dòng)力（8）內生培養數據思維工程師將成為工業(yè)企業(yè)數字化人才團隊建設的主要手段6.1.2 中國工業(yè)大數據市場(chǎng)發(fā)展前景預測6.2 中國工業(yè)大數據市場(chǎng)投資情況分析6.2.1 中國工業(yè)大數據市場(chǎng)投資方式及主體（1）行業(yè)投資方式（2）行業(yè)主要投資主體及其優(yōu)勢分析6.2.2 中國工業(yè)大數據市場(chǎng)投資現狀（1）行業(yè)投資數量及金額變化情況（2）行業(yè)投資事件匯總（3）行業(yè)投資輪次分布6.3 中國工業(yè)大數據市場(chǎng)投資機會(huì )及建議6.3.1 中國工業(yè)大數據市場(chǎng)投資機會(huì )分析（1）行業(yè)投資熱潮分析（2）行業(yè)投資推動(dòng)因素6.3.2 中國工業(yè)大數據市場(chǎng)投資策略建議（1）行業(yè)投資方式策略（2）行業(yè)投資領(lǐng)域策略（3）行業(yè)產(chǎn)品創(chuàng )新策略（4）行業(yè)營(yíng)銷(xiāo)模式策略圖表目錄 圖表1：工業(yè)大數據的來(lái)源圖表2：工業(yè)大數據的雙重屬性圖表3：工業(yè)大數據的特征圖表4：工業(yè)大數據價(jià)值分析圖表5：智能制造標準體系結構圖表6：智能制造標準體系-智能賦能技術(shù)標準圖表7：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺功能架構圖圖表8：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標準體系框架圖表9：工業(yè)大數據與商務(wù)大數據的區別圖表10：工業(yè)大數據與工業(yè)云的關(guān)系圖表11：工業(yè)1.0-“工業(yè)4.0”發(fā)展歷程分析圖表12：工業(yè)1.0-“工業(yè)4.0”發(fā)展階段概況圖表13：“工業(yè)4.0”生態(tài)系統圖表14：“工業(yè)4.0”三個(gè)關(guān)鍵圖表15：“工業(yè)4.0”的制造服務(wù)模式圖表16：關(guān)于“工業(yè)4.0”的“6M+6C”煎蛋理論圖表17：各國關(guān)于“工業(yè)4.0”相關(guān)發(fā)展戰略分析圖表18：美德日和中國三類(lèi)企業(yè)認為工業(yè)4.0將提高競爭力的比例（單位：%）圖表19：工業(yè)大數據對“工業(yè)4.0”的支撐圖表20：我國工業(yè)大數據標準體系框架圖表21：我國工業(yè)大數據標準明細表圖表22：截至2023年我國工業(yè)大數據行業(yè)相關(guān)政策匯總圖表23：工信部關(guān)于我國工業(yè)大數據發(fā)展目標規劃圖表24：中國制造2025主要內容與核心圖表25：中國制造2025發(fā)展戰略任務(wù)和重點(diǎn)內容圖表26：2024-2030年制造業(yè)主要指標圖表27：《關(guān)于工業(yè)大數據發(fā)展的指導意見(jiàn)》分析圖表28：工業(yè)大數據技術(shù)參考架構圖表29：5G對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的影響分析圖表30：2018-2023年全球大數據儲量及其增長(cháng)情況（單位：ZB，%）圖表31：2023年全球大數據及工業(yè)大數據市場(chǎng)規模測算（單位：億美元，%）圖表32：全球工業(yè)大數據市場(chǎng)競爭格局示意圖圖表33：全球工業(yè)大數據應用場(chǎng)景匯總圖表34：美國AMP計劃關(guān)鍵措施圖表35：美國工業(yè)大數據市場(chǎng)相關(guān)政策匯總圖表36：美國大數據產(chǎn)業(yè)企業(yè)類(lèi)型圖表37：美國工業(yè)大數據應用場(chǎng)景分析圖表38：歐洲工業(yè)大數據市場(chǎng)相關(guān)政策匯總圖表39：歐盟工業(yè)戰略中有關(guān)大數據的重點(diǎn)內容圖表40：歐盟工業(yè)數字化轉型的主要做法圖表41：歐洲工業(yè)大數據市場(chǎng)代表廠(chǎng)商圖表42：日本工業(yè)大數據市場(chǎng)相關(guān)政策匯總圖表43：2019-2023年日本工業(yè)大數據市場(chǎng)規模圖（單位：億日元）圖表44：IBM大數據平臺產(chǎn)品簡(jiǎn)介圖表45：IBM大數據平臺組件圖表46：IBM大數據業(yè)務(wù)市場(chǎng)布局線(xiàn)路圖表47：2019-2023年IBM財務(wù)狀況表（單位：百萬(wàn)美元）圖表48：IBM數據中心分布情況圖表49：IBM大數據業(yè)務(wù)典型客戶(hù)圖表50：2019-2023年Teradata經(jīng)營(yíng)狀況關(guān)鍵指標（單位：百萬(wàn)美元）圖表51：Teradata的大數據產(chǎn)品特點(diǎn)圖表52：Teradata國內典型客戶(hù)代表圖表53：Oracle公司基本信息表圖表54：ORACLE大數據技術(shù)圖表55：甲骨文大數據業(yè)務(wù)發(fā)展歷程圖表56：Oracle的業(yè)務(wù)布局圖表57：2019-2022財年Oracle公司利潤表（單位：百萬(wàn)美元）圖表58：Oracle的數據庫產(chǎn)品圖表59：Oracle大數據產(chǎn)品不同版本的演化圖表60：EMC大數據技術(shù)圖表61：EMC大數據業(yè)務(wù)市場(chǎng)布局圖表62：EMC大數據產(chǎn)品線(xiàn)圖表63：CiscoSystmes大數據業(yè)務(wù)市場(chǎng)布局圖表64：2019-2023年財年CiscoSystems財務(wù)經(jīng)營(yíng)狀況（單位：百萬(wàn)美元）圖表65：CiscoSystems大數據產(chǎn)品分析圖表66：工業(yè)大數據現有技術(shù)與工具的接受度與增長(cháng)率（單位：%）圖表67：基于云的數據分析平臺框架（示意圖）圖表68：2024-2030年全球大數據市場(chǎng)規模預測（單位：億美元）圖表69：2024-2030年全球工業(yè)大數據市場(chǎng)規模預測（單位：億美元，%）圖表70：中國工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)程分析圖表71：2018-2023年中國大數據產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規模情況（單位：億元，%）圖表72：2023年中國大數據產(chǎn)業(yè)行業(yè)應用結構圖表73：2018-2023年我國工業(yè)大數據市場(chǎng)規模（單位：億元，%）圖表74：工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)現有企業(yè)的競爭分析圖表75：工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)潛在進(jìn)入者威脅分析圖表76：工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)購買(mǎi)者議價(jià)能力分析圖表77：工業(yè)大數據產(chǎn)業(yè)競爭情況圖表78：中國工業(yè)大數據市場(chǎng)競爭格局圖表79：中國工業(yè)大數據區域競爭格局圖表80：2023年中國工業(yè)大數據應用指數TOP10省份（單位：%）圖表81：工業(yè)大數據技術(shù)集成應用分析圖表82：中國工業(yè)大數據典型應用場(chǎng)景圖表83：系統整體應用架構圖表84：智能制造部署架構圖（包括多個(gè)分布式數控分廠(chǎng)和車(chē)間）圖表85：西航集團智能制造解決方案應用效果圖表86：質(zhì)量大數據分析系統圖表87：智慧生產(chǎn)系統功能劃分圖表88：整體網(wǎng)絡(luò )化智能化車(chē)間圖表89：典型應用場(chǎng)景圖圖表90：平臺總體架構圖圖表91：海爾集團互聯(lián)工廠(chǎng)制造大數據解決方案應用效果圖表92：大數據產(chǎn)業(yè)國家綜合試驗區分布情況圖表93：2023年中國大數據產(chǎn)業(yè)資源分布圖表94：2023年中國工業(yè)大數據融合應用示范項目（工業(yè)現場(chǎng)方向）圖表95：2023年中國工業(yè)大數據融合應用示范項目（企業(yè)應用方向）圖表96：2023年中國工業(yè)大數據融合應用示范項目（重點(diǎn)行業(yè)方向）圖表97：大數據在工業(yè)領(lǐng)域的應用分析圖表98：2019-2023年中國航空裝備上市公司營(yíng)業(yè)收入及其增長(cháng)情況（單位：億元，%）圖表99：我國航空航天裝備制造行業(yè)大數據需求分析圖表100：中國航空裝備產(chǎn)業(yè)大數據需求區域分布情況圖表101：中國代表性航空裝備產(chǎn)業(yè)大數據企業(yè)情況圖表102：2024-2030年中國航空裝備行業(yè)上市公司營(yíng)業(yè)收入預測（單位：億元）圖表103：航空工業(yè)大數據應用優(yōu)勢分析圖表104：2018-2023年中國通信設備制造行業(yè)營(yíng)業(yè)收入累計同比走勢圖（單位：%）圖表105：中國信息通信設備制造行業(yè)大數據應用方向圖表106：我國通信設備制造行業(yè)大數據市場(chǎng)代表性企業(yè)圖表107：2024-2030年中國5G通信市場(chǎng)規模預測（單位：億元，%）圖表108：2019-2023年全國規上海洋工程專(zhuān)用設備制造企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入情況（單位：億元）圖表109：我國重點(diǎn)海洋工程裝備企業(yè)分布圖表110：2019-2023年數控金屬切削機床產(chǎn)量情況（單位：萬(wàn)臺，%）圖表111：2018-2023年數控金屬成形機床產(chǎn)量情況（單位：萬(wàn)臺）圖表112：2018-2023年數控機床行業(yè)產(chǎn)業(yè)規模情況（單位：億元，%）圖表113：中國數控機床行業(yè)下游應用領(lǐng)域分析圖表114：西門(mén)子機床數字化系統——Sinumerik One的優(yōu)勢及特點(diǎn)圖表115：中國數控機床發(fā)展機遇分析圖表116：2024-2030年中國數控機床行業(yè)市場(chǎng)規模及預測（單位：億元）圖表117：中國數控機床行業(yè)大數據應用優(yōu)勢分析圖表118：2019-2023年中國醫療器械市場(chǎng)規模（單位：億元）圖表119：中國醫療設備企業(yè)關(guān)注的數據類(lèi)型圖表120：2019-2023年我國可穿戴便攜移動(dòng)醫療設備市場(chǎng)規模（單位：億元，%）略····