2021-2026年中国工业互联网预测性维护市场全面调研及行业投资潜力预测报告
工业互联网预测性维护
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2021-2026年中国工业互联网预测性维护市场全面调研及行业投资潜力预测报告

发布时间:2021-04-02
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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

第一章工业互联网预测性维护(PdM)行业界定及中国市场发展环境剖析

1.1工业互联网预测性维护(PdM)行业界定及统计说明

1.1.1工业互联网预测性维护(PdM)行业的界定

(1)工业互联网的界定与应用

(2)工业互联网预测性维护(PdM)的界定

(3)预测性维护系统流程

(4)预测性维护系统架构

(5)国民经济行业分类

1.2中国工业互联网预测性维护(PdM)行业政策环境

1.2.1行业监管体系及机构介绍

1.2.2行业标准体系建设现状

(1)标准体系建设

(2)现行标准汇总

1.2.3行业发展相关政策规划汇总及解读

(1)行业发展相关政策汇总

(2)行业发展相关规划汇总

1.2.4 “十四五”规划对行业发展的影响分析

1.2.5政策环境对行业发展的影响分析

1.3中国工业互联网预测性维护(PdM)行业经济环境

1.3.1宏观经济发展现状调研

1.3.2宏观经济发展展望

1.3.3行业发展与宏观经济相关性分析

1.4中国工业互联网预测性维护(PdM)行业社会环境

1.5中国工业互联网预测性维护(PdM)行业技术环境

1.5.1预测性维护技术基础

1.5.2预测性维护核心关键技术分析

1.5.3中国工业互联网预测性维护(PdM)行业相关专利的申请及公开情况

1.5.4中国工业互联网预测性维护(PdM)行业技术创新趋势

1.5.5技术环境对行业发展的影响分析

第二章全球工业互联网预测性维护(PdM)行业发展趋势及市场前景预测

2.1全球工业互联网预测性维护(PdM)行业发展历程及发展环境分析

2.1.1全球工业互联网预测性维护(PdM)行业发展历程

2.1.2全球工业互联网预测性维护(PdM)行业发展环境

2.1.3全球工业互联网的发展现状分析

2.2全球工业互联网预测性维护(PdM)行业应用状况及市场规模测算

2.2.1全球工业互联网预测性维护(PdM)行业应用状况

2.2.2全球工业互联网预测性维护(PdM)行业市场规模测算

2.3全球工业互联网预测性维护(PdM)行业市场竞争格局及代表性企业案例

2.3.1全球工业互联网预测性维护(PdM)行业市场竞争状况

2.3.2全球工业互联网预测性维护(PdM)企业兼并重组状况

2.3.3全球工业互联网预测性维护(PdM)行业代表性企业布局案例

(1)IBM

(2)SAP

(3)Siemens

(4)Microsoft微软

(5)GE

2.4全球工业互联网预测性维护(PdM)行业发展趋势及市场前景预测

2.4.1全球工业互联网预测性维护(PdM)行业发展趋势预判

2.4.2全球工业互联网预测性维护(PdM)行业市场前景预测

第三章中国工业互联网预测性维护(PdM)行业发展现状与市场痛点分析

3.1中国工业互联网预测性维护(PdM)行业发展历程及市场特征

3.1.1中国工业互联网预测性维护(PdM)行业发展历程

3.1.2中国工业互联网预测性维护(PdM)经济属性分析

3.2工业互联网预测性维护(PdM)行业发展模式

3.3中国工业互联网预测性维护(PdM)行业参与者类型及规模及增长情况

3.3.1中国工业互联网预测性维护(PdM)行业参与者类型及入场方式

3.3.2中国工业互联网预测性维护(PdM)行业企业数量规模及增长情况

3.4中国工业互联网预测性维护(PdM)行业市场供需状况

3.4.1中国工业互联网预测性维护(PdM)行业需求分析

(1)中国各类展览场馆数量与展览、以及各类事件活动举办情况

(2)中国各类展览馆数量

3.4.2中国工业互联网预测性维护(PdM)行业供需平衡

3.5中国工业互联网预测性维护(PdM)行业市场规模测算

3.6中国工业互联网预测性维护(PdM)行业市场痛点分析

第四章中国工业互联网预测性维护(PdM)行业竞争状态及市场格局分析

4.1中国工业互联网预测性维护(PdM)行业投融资、兼并与重组状况

4.1.1中国工业互联网预测性维护(PdM)行业投融资发展状况

4.1.2中国工业互联网预测性维护(PdM)行业兼并与重组状况

4.2中国工业互联网预测性维护(PdM)行业市场格局及集中度分析

4.2.1中国工业互联网预测性维护(PdM)行业市场竞争格局

4.2.2中国工业互联网预测性维护(PdM)行业国际竞争力分析

4.2.3中国工业互联网预测性维护(PdM)行业市场集中度分析

4.3中国工业互联网预测性维护(PdM)行业区域市场发展状况

4.4中国工业互联网预测性维护(PdM)重点区域市场需求分析

4.4.1上海市

4.4.2北京市

4.4.3广东省

4.4.4浙江省

4.4.5江苏省

第五章中国工业互联网预测性维护(PdM)产业链梳理及全景深度解析

5.1工业互联网预测性维护(PdM)产业链梳理及成本结构分析

5.1.1工业互联网预测性维护(PdM)产业结构属性(产业链)

(1)产业链结构梳理

(2)产业链生态图谱

5.1.2工业互联网预测性维护(PdM)产业价值属性(价值链)

(1)成本结构分析

(2)价值链分析

5.2中国工业互联网预测性维护(PdM)行业专用硬件市场分析

5.2.1智能传感器(振动传感器和温度传感器等)

5.2.2便携式监视设备

5.2.3专用网关(专用于预测维护功能的)

5.3中国工业互联网预测性维护(PdM)行业专用软件及系统集成市场分析

5.4中国工业互联网预测性维护(PdM)行业解决方案市场分析

5.4.1预测性维护(PdM)行业解决方案市场概述

5.4.2通用机械行业解决方案

5.4.3水处理行业解决方案

5.4.4其他行业

5.5工业互联网预测性维护(PdM)创新应用案例分析

第六章中国工业互联网预测性维护(PdM)代表性企业案例研究

6.1中国工业互联网预测性维护(PdM)代表性企业对比

6.2中国工业互联网预测性维护(PdM)代表性企业案例

6.2.1北京天泽智云科技有限公司

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业发展状况

(3)业务布局及产品介绍

(4)业务运营状况及市场地位分析

(5)业务布局的优劣势分析

6.2.2西安因联信息科技有限公司

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业发展状况

(3)业务布局及产品介绍

(4)业务运营状况及市场地位分析

(5)业务布局的优劣势分析

6.2.3格创东智科技有限公司

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业发展状况

(3)业务布局及产品介绍

(4)业务运营状况及市场地位分析

(5)业务布局的优劣势分析

6.2.4许昌中科森尼瑞技术有限公司

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业发展状况

(3)业务布局及产品介绍

(4)业务运营状况及市场地位分析

(5)业务布局的优劣势分析

6.2.5华为云计算技术有限公司

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业发展状况

(3)业务布局及产品介绍

(4)业务运营状况及市场地位分析

(5)业务布局的优劣势分析

6.2.6北京天工智造科技有限公司

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业发展状况

(3)业务布局及产品介绍

(4)业务运营状况及市场地位分析

(5)业务布局的优劣势分析

6.2.7北京寄云鼎城科技有限公司

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业发展状况

(3)业务布局及产品介绍

(4)业务运营状况及市场地位分析

(5)业务布局的优劣势分析

6.2.8硕橙(厦门)科技有限公司

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业发展状况

(3)业务布局及产品介绍

(4)业务运营状况及市场地位分析

(5)业务布局的优劣势分析

6.2.9诺德(中国)传动设备有限公司

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业发展状况

(3)业务布局及产品介绍

(4)业务运营状况及市场地位分析

(5)业务布局的优劣势分析

6.2.10上海海息通自动化有限公司

(1)企业发展历程及基本信息

(2)企业发展状况

(3)业务布局及产品介绍

(4)业务运营状况及市场地位分析

(5)业务布局的优劣势分析

第七章中国工业互联网预测性维护(PdM)行业市场前瞻及投资策略建议

7.1中国工业互联网预测性维护(PdM)行业发展潜力评估(AKHT)

7.1.1行业发展现状总结

7.1.2行业影响因素总结

7.1.3行业发展潜力评估

7.2中国工业互联网预测性维护(PdM)行业发展前景预测

7.3中国工业互联网预测性维护(PdM)行业发展趋势预判

7.4中国工业互联网预测性维护(PdM)行业进入与退出壁垒

7.5中国工业互联网预测性维护(PdM)行业投资价值评估

7.6中国工业互联网预测性维护(PdM)行业投资机会分析

7.7中国工业互联网预测性维护(PdM)行业投资风险预警

7.8中国工业互联网预测性维护(PdM)行业投资策略与建议

7.9中国工业互联网预测性维护(PdM)行业可持续发展建议

图表目录

图表工业互联网预测性维护(PdM)行业现状

图表工业互联网预测性维护(PdM)行业产业链调研

图表2016-2020年工业互联网预测性维护(PdM)所属行业市场容量统计

图表2016-2020年中国工业互联网预测性维护(PdM)所属行业市场规模情况

图表工业互联网预测性维护(PdM)所属行业动态

图表2016-2020年中国工业互联网预测性维护(PdM)所属行业销售收入统计

图表2016-2020年中国工业互联网预测性维护(PdM)所属行业盈利统计

图表2016-2020年中国工业互联网预测性维护(PdM)所属行业利润总额

图表2016-2020年中国工业互联网预测性维护(PdM)所属行业企业数量统计

图表2016-2020年中国工业互联网预测性维护(PdM)所属行业竞争力分析

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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