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    2019-2023年中国智能工厂深度调研及投资前景预测报告

    首次出版:2015年12月最新修订:2019年7月交付方式:特快专递(2-3天送达)

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    报告目录内容概述 定制报告

    第一章 智能工厂基本概述
    1.1 智能工厂相关概念
    1.1.1 数字化车间
    1.1.2 智能工厂
    1.1.3 信息物理系统(CPS)
    1.2 智能工厂基本特征
    1.2.1 制造系统集成化
    1.2.2 决策过程智能化
    1.2.3 加工过程自动化
    1.2.4 服务过程主动化
    第二章 2017-2019年智能工厂行业发展环境
    2.1 经济环境
    2.1.1 宏观经济概况
    2.1.2 工业运行情况
    2.1.3 固定资产投资
    2.1.4 制造业发展态势
    2.1.5 宏观经济展望
    2.2 政策环境
    2.2.1 智能制造政策
    2.2.2 “互联网+”政策
    2.2.3 大数据政策
    2.2.4 物联网政策
    2.3 社会环境
    2.3.1 工业智能化
    2.3.2 工业互联网
    2.3.3 两化深度融合
    2.4 工业4.0下的世界格局
    2.4.1 美国
    2.4.2 德国
    2.4.3 日本
    2.4.4 中国
    2.4.5 工业4.0战略对比
    第三章 2017-2019年智能工厂发展分析
    3.1 智能工厂基本框架
    3.1.1 智能决策与管理系统
    3.1.2 企业数字化制造平台
    3.1.3 智能制造车间
    3.2 2017-2019年中国智能工厂发展态势
    3.2.1 智能工厂建设现状
    3.2.2 智能工厂建设模式
    3.2.3 智能工厂试点项目
    3.2.4 产业布局分析
    3.2.5 企业布局分析
    3.2.6 物联网推动发展
    3.2.7 开拓新一代信息技术空间
    3.2.8 智能工厂下游应用行业
    3.3 智能工厂建设原则及建设维度
    3.3.1 建设原则及维度
    3.3.2 智能计划排产
    3.3.3 智能生产过程协同
    3.3.4 智能设备互联互通
    3.3.5 智能生产资源管理
    3.3.6 智能质量过程控制
    3.3.7 智能决策支持
    3.4 中国智能工厂发展存在的问题
    3.4.1 行业分化差距大
    3.4.2 系统性规划不足
    3.4.3 对外技术依赖大
    3.5 中国智能工厂发展建议对策
    3.5.1 做好顶层设计
    3.5.2 创新管理手段
    3.5.3 完善服务体系
    3.5.4 打造协同发展平台
    第四章 2017-2019年数字化车间发展分析
    4.1 数字化车间发展综述
    4.1.1 结构分析
    4.1.2 系统分析
    4.1.3 ??榉治?/span>
    4.1.4 发展优势
    4.2 2017-2019年数字化车间发展态势
    4.2.1 数字化制造现状
    4.2.2 国外应用态势
    4.2.3 国内应用情况
    4.2.4 市场容量分析
    4.3 2017-2019年数字化车间区域发展分析
    4.3.1 河南省
    4.3.2 安徽省
    4.3.3 金华市
    4.3.4 泉州市
    4.4 数字化车间建设思路分析
    4.4.1 建设整体思路
    4.4.2 可用技术分析
    4.4.3 建设蓝图展望
    4.4.4 构建策略分析
    4.4.5 建设注意问题
    4.5 数字化车间应用分析及展望
    4.5.1 石化数字化车间
    4.5.2 汽车数字化车间
    4.5.3 机床数字化车间
    4.5.4 纺织数字化车间
    4.5.5 行业应用展望
    第五章 2017-2019年智能工厂产业链上游行业——传感器分析
    5.1 2017-2019年国际传感器发展态势
    5.1.1 产业发展历程
    5.1.2 市场规模分析
    5.1.3 区域布局状况
    5.1.4 厂商格局分析
    5.2 2017-2019年中国传感器发展态势
    5.2.1 行业驱动因素
    5.2.2 产业发展历程
    5.2.3 产业发展状况
    5.2.4 市场发展规模
    5.2.5 产业生产基地
    5.2.6 企业运营状况
    5.3 2017-2019年传感器细分市场分析
    5.3.1 智能传感器
    5.3.2 MEMS传感器
    5.3.3 可穿戴传感器
    5.3.4 温度传感器
    5.4 传感器应用领域分析
    5.4.1 机械装备行业
    5.4.2 家用电器行业
    5.4.3 医疗卫生行业
    5.4.4 环保行业应用
    5.4.5 汽车行业应用
    5.4.6 智能交通行业
    5.5 传感器发展前景和趋势
    5.5.1 市场发展方向
    5.5.2 产业应用趋势
    5.5.3 产品研发趋势
    5.5.4 安全发展趋势
    第六章 2017-2019年智能工厂产业链上游行业——工业以太网分析
    6.1 工业以太网发展概述
    6.1.1 工业以太网的概念
    6.1.2 工业以太网技术特点
    6.1.3 与传统以太网的比较
    6.2 2017-2019年工业以太网发展态势
    6.2.1 网络结构分析
    6.2.2 网络通信协议
    6.2.3 市场份额分析
    6.2.4 搭建M2M平台
    6.2.5 智能工厂的核心
    6.3 2017-2019年工业以太网交换机发展态势
    6.3.1 基本发展概述
    6.3.2 市场规模分析
    6.3.3 市场发展亮点
    6.3.4 企业发展格局
    6.4 工业以太网应用安全分析
    6.4.1 安全问题分析
    6.4.2 应用安全要求
    6.4.3 交换机安全技术
    第七章 2017-2019年智能工厂产业链中游行业——工业软件分析
    7.1 2017-2019年全球工业软件行业发展态势
    7.1.1 市场规模分析
    7.1.2 市场结构分析
    7.1.3 市场发展特点
    7.2 2017-2019年中国工业软件发展态势
    7.2.1 发展阶段分析
    7.2.2 发展特点分析
    7.2.3 主要分类介绍
    7.2.4 品类规模分析
    7.2.5 制约因素分析
    7.3 2017-2019年中国工业软件市场格局
    7.3.1 市场定位分析
    7.3.2 市场规模分析
    7.3.3 市场发展结构
    7.3.4 市场需求分析
    7.4 2017-2019年工业软件细分市场分析
    7.4.1 ERP
    7.4.2 PLM
    7.4.3 MES
    7.4.4 SCADA
    7.5 工业软件发展创新分析
    7.5.1 技术产品创新
    7.5.2 发展模式创新
    7.5.3 发展创新方向
    第八章 2017-2019年智能工厂产业链中游行业——工业机器人分析
    8.1 2017-2019年全球工业机器人行业发展态势
    8.1.1 行业运行模式
    8.1.2 市场销售规模
    8.1.3 下游市场分析
    8.1.4 区域发展分析
    8.2 2017-2019年中国工业机器人行业运行分析
    8.2.1 行业运行特征
    8.2.2 行业发展水平
    8.2.3 行业销售规模
    8.2.4 行业发展驱动力
    8.2.5 行业区域布局
    8.3 中国工业机器人重点应用领域分析
    8.3.1 汽车行业
    8.3.2 电子行业
    8.3.3 机床行业
    8.3.4 铸造行业
    8.3.5 塑料加工业
    8.3.6 食品包装业
    8.4 中国工业机器人行业投资风险与策略
    8.4.1 投资壁垒
    8.4.2 投资机会
    8.4.3 投资风险
    8.4.4 投资建议
    第九章 2017-2019年智能工厂产业链下游行业——智能物流分析
    9.1 智能物流发展综述
    9.1.1 行业发展特点
    9.1.2 行业发展优势
    9.1.3 行业政策环境
    9.1.4 物联网推动发展
    9.2 2017-2019年智能物流发展态势
    9.2.1 市场需求结构
    9.2.2 市场规模分析
    9.2.3 行业发展驱动
    9.2.4 行业存在问题
    9.2.5 行业发展前景
    9.3 智能物流行业细分市场需求分析
    9.3.1 仓储物流智能化
    9.3.2 医药物流智能化
    9.3.3 电商物流智能化
    9.3.4 烟草物流智能化
    9.4 智能物流技术发展分析
    9.4.1 条形码技术
    9.4.2 射频识别技术(RFID)
    9.4.3 电子数据交换技术(EDI)
    9.4.4 电子订货系统技术(EOS)
    9.4.5 全球定位系统技术(GPS)
    9.4.6 地理信息系统技术(GIS)
    第十章 2017-2019年智能工厂典型案例分析
    10.1 德国案例——Modelfactory
    10.1.1 案例整体概况
    10.1.2 建立过程模型
    10.1.3 设计智能???/span>
    10.1.4 实现制造系统
    10.2 中国案例——中石化智能工厂
    10.2.1 建设核心内容
    10.2.2 生产运行分析
    10.2.3 设备运行分析
    10.2.4 大数据应用
    10.3 中国案例——三一重工智能工厂
    10.3.1 案例整体概况
    10.3.2 智能加工中心与生产线
    10.3.3 智能立体仓库与物流系统
    10.3.4 智能化生产执行过程控制
    10.3.5 智能化生产控制中心
    10.4 中国案例——海尔智能工厂
    10.4.1 企业发展概况
    10.4.2 智能工厂发展
    10.4.3 用户个性化定制
    10.4.4 ??榛⒄够?/span>
    第十一章 2017-2019年智能工厂行业国外典型企业经营分析
    11.1 西门子(Siemens)
    11.1.1 企业发展概况
    11.1.2 企业经营状况
    11.1.3 安贝格智能工厂发展概况
    11.1.4 成都数字化工厂发展概况
    11.2 通用电气公司(General Electric Company)
    11.2.1 企业发展概况
    11.2.2 企业经营状况
    11.2.3 智能工厂建设情况
    11.2.4 布局工业互联网
    11.3 思科系统公司(Cisco Systems, Inc.)
    11.3.1 企业发展概况
    11.3.2 企业经营状况
    11.3.3 智能工厂方案
    11.3.4 构建互联制造
    11.4 艾默生(Emerson)
    11.4.1 企业发展概况
    11.4.2 企业经营状况
    11.4.3 制造升级机遇
    11.4.4 助力智能工厂建设
    第十二章 2016-2019年智能工厂行业国内典型企业经营分析
    12.1 兰光创新
    12.1.1 企业发展概况
    12.1.2 普什宁江项目
    12.1.3 其他项目
    12.2 科大智能
    12.2.1 企业发展概况
    12.2.2 经营效益分析
    12.2.3 业务经营分析
    12.2.4 财务状况分析
    12.2.5 核心竞争力分析
    12.2.6 公司发展战略
    12.2.7 未来前景展望
    12.3 东方精工
    12.3.1 企业发展概况
    12.3.2 经营效益分析
    12.3.3 业务经营分析
    12.3.4 财务状况分析
    12.3.5 核心竞争力分析
    12.3.6 公司发展战略
    12.3.7 未来前景展望
    12.4 长荣股份
    12.4.1 企业发展概况
    12.4.2 经营效益分析
    12.4.3 业务经营分析
    12.4.4 财务状况分析
    12.4.5 核心竞争力分析
    12.4.6 公司发展战略
    12.4.7 未来前景展望
    12.5 长盈精密
    12.5.1 企业发展概况
    12.5.2 经营效益分析
    12.5.3 业务经营分析
    12.5.4 财务状况分析
    12.5.5 核心竞争力分析
    12.5.6 未来前景展望
    第十三章 中投顾问对智能工厂的投资分析
    13.1 智能工厂投资背景分析
    13.1.1 行业投资现状
    13.1.2 行业投资前景
    13.1.3 行业投资机会
    13.1.4 行业投资特点
    13.2 智能工厂投资壁垒
    13.2.1 竞争壁垒
    13.2.2 政策壁垒
    13.2.3 技术壁垒
    13.2.4 资金壁垒
    13.3 智能工厂投资建议
    13.3.1 行业投资建议
    13.3.2 行业竞争策略
    13.4 智能工厂投资风险提示
    13.4.1 市场风险
    13.4.2 政策风险
    13.4.3 经营风险
    13.4.4 技术风险
    第十四章 智能工厂标杆企业项目投资建设案例深度解析
    14.1 特种多功能膜智慧工厂建设项目
    14.1.1 项目基本概述
    14.1.2 投资价值分析
    14.1.3 建设内容规划
    14.1.4 资金需求测算
    14.1.5 实施进度安排
    14.1.6 经济效益分析
    14.2 智能化压缩机工厂项目
    14.2.1 项目基本概述
    14.2.2 投资价值分析
    14.2.3 建设内容规划
    14.2.4 资金需求测算
    14.2.5 实施进度安排
    14.2.6 经济效益分析
    14.3 激光精密智能加工中心建设项目
    14.3.1 项目基本概述
    14.3.2 投资价值分析
    14.3.3 建设内容规划
    14.3.4 资金需求测算
    14.3.5 实施进度安排
    14.3.6 经济效益分析
    14.4 光韵达云制造及无人工厂研发项目
    14.4.1 项目基本概述
    14.4.2 投资价值分析
    14.4.3 建设内容规划
    14.4.4 资金需求测算
    14.4.5 实施进度安排
    14.4.6 经济效益分析
    第十五章 智能工厂发展需求及趋势分析
    15.1 智能工厂未来需求形势
    15.1.1 智能生产需求
    15.1.2 工业升级需求
    15.2 智能工厂及各组成部分发展趋势分析
    15.2.1 总体发展趋势
    15.2.2 智能工厂发展重点环节
    15.2.3 工业网络解决方案
    15.2.4 工业自动化系统
    附录
    附录一:中国制造2025
    附录二:智能制造发展规划(2016-2020年)

    图表目录

    图表1 智能工厂示意图
    图表2 航空智能工厂
    图表3 信息物理系统(CPS)让万物互联
    图表4 智能工厂中的主动化服务
    图表5 2016-2018年国内生产总值增长速度(季度同比)
    图表6 2017-2018年规模以上工业增加值增速(月度同比)
    图表7 2018年按领域分固定资产投资(不含农户)及其占比
    图表8 2018年分行业固定资产投资(不含农户)及其增长速度
    图表9 2018年固定资产投资新增主要生产与运营能力
    图表10 2017-2018年固定资产投资(不含农户)增速(同比累计)
    图表11 2012-2018年全球制造业PMI走势
    图表12 2012-2018年季度消费对GDP贡献
    图表13 2015-2018年广义财政资金
    图表14 2005-2018年政策不确定性攀升对民间投资的影响
    图表15 物联网重点产业政策
    图表16 美国GE眼中的工业互联网
    图表17 德国工业4.0战略构想
    图表18 各国工业4.0战略对比
    图表19 工业4.0转型过程中世界各国新格局的变化
    图表20 智能工厂基本框架
    图表21 智能决策与管理系统
    图表22 智能制造车间基本构成
    图表23 智能制造试点示范项目
    图表24 2016-2017年智能制造综合标准化与新模式应用项目
    图表25 智能工厂主要应用下游行业
    图表26 六维智能工厂理论
    图表27 图形化的JobDISPO APS高级排产
    图表28 智能的生产过程协同
    图表29 DNC系统架构图
    图表30 数字化车间结构示意图
    图表31 数字化车间属于高端系统集成
    图表32 数字化车间是一套综合系统方案
    图表33 数字化生产管理平台工作流程图
    图表34 制造资源管理??榱鞒掏?br /> 图表35 数字化车间对制造业效率的提升效果
    图表36 国外数字化车间进入普及阶段
    图表37 国内数字化车间研发应用情况
    图表38 2017年河南省智能车间名单
    图表39 2017年安徽省数字化车间名单
    图表40 数字化车间建设模型
    图表41 数字化车间硬件支持列表
    图表42 数字化车间技术手段
    图表43 全球传感器发展历程
    图表44 全球传感器市场规模情况
    图表45 全球传感器分布情况
    图表46 全球著名传感器厂商及产品应用领域(一)
    图表47 全球著名传感器厂商及产品应用领域(二)
    图表48 中国传感器产业发展历程
    图表49 中国传感器市场规模
    图表50 中国三大传感器生产基地
    图表51 中国智能传感器市场规模
    图表52 MEMS传感器和执行器市场规模预测
    图表53 2012-2018年汽车传感器市场规模
    图表54 无人驾驶汽车的“三重”测距传感器及其优劣势
    图表55 无人驾驶汽车上的传感器的作用和优劣势对比
    图表56 Pepper机器人配置的智能传感器
    图表57 Bigdog机器人上的传感器
    图表58 Bigdog机器人上的传感器
    图表59 路径规划式扫地机器人应用不同传感器技术路线的对比
    图表60 工业以太网示意图
    图表61 传统以太网、工业以太网和现场总线的比较
    图表62 工业以太网网络结构
    图表63 工业以太网主流网络通信协议对比
    图表64 2018年工业以太网市场份额
    图表65 工业以太网搭建M2M平台
    图表66 M2M平台实现万物互联
    图表67 工业以太网交换机的使用完善工业通讯网络
    图表68 2017-2018年全球五大以太网交换机公司收入
    图表69 2012-2018全球工业软件市场规模
    图表70 全球工业软件分类占比
    图表71 全球工业软件区域分布
    图表72 工业软件市场定位分布图
    图表73 中国工业软件行业市场规模及预测
    图表74 2017年中国工业软件市场结构
    图表75 2018年全球PLM市场投资情况
    图表76 2018年全球PLM细分市场投资分布图
    图表77 2014-2018年全球各地区PLM投资分布图
    图表78 2018年全球cPDm市场投资区域分布图
    图表79 2015-2018年中国工业市场发展走势
    图表80 2017-2018年中国主流PLM市场容量及增长率
    图表81 2018年中国主流PLM市场的构成
    图表82 2008-2020年全球工业机器人销售额及增速
    图表83 2008-2020年全球工业机器人销量及增速
    图表84 2014-2018年汽车领域及电子领域工业机器人销量
    图表85 2018年全球工业机器人下游市场销量占比
    图表86 2013-2018年全球各地工业机器人销量及增长情况
    图表87 2019-2023年中国工业机器人销售额及增速
    图表88 2019-2023年中国工业机器人销售额占全球比例
    图表89 2019-2023年中国工业机器人销量及增速
    图表90 2017年中国工业机器人销量占全球比例
    图表91 1950-2018年全国人口出生情况
    图表92 1980-2018年全国劳动力人口总量及劳动参与率
    图表93 2002-2031年全国体力劳动者适龄人口变化情况估算
    图表94 2011-2018年中国制造业平均工资
    图表95 2011-2018年全球工业机器人售价
    图表96 2015年使用工业机器人后劳动力成本下降比例
    图表97 2010-2018年中国工业机器人保有量
    图表98 2018年中国工业机器人密度
    图表99 2018年国内工业机器人汽车应用领域占比
    图表100 智能物流系统构成
    图表101 2016年以来中国智慧物流相关政策汇总
    图表102 智能物流市场需求结构
    图表103 2019-2023年中国智能物流市场规模及预测
    图表104 没有加工爆米花的功能
    图表105 带有加工爆米花的功能
    图表106 数字工厂仿真技术的适应性生产制造系统模型的设计
    图表107 ??榛低车纳杓?、安装和调试
    图表108 中石化智能工厂生产运行——催化裂化装置报警预警
    图表109 催化裂化装置报警预警应用效果
    图表110 中石化智能工厂设备运行——资产预知性维修
    图表111 资产预知性维修实施过程
    图表112 上游生产大数据应用
    图表113 炼化生产大数据应用
    图表114 经营管理大数据应用
    图表115 销售服务大数据应用
    图表116 三一重工智能工厂
    图表117 2016-2017财年西门子综合收益表
    图表118 2016-2017财年西门子分部资料
    图表119 2016-2017财年西门子收入分地区资料
    图表120 2017-2018财年西门子综合收益表
    图表121 2017-2018财年西门子分部资料
    图表122 2017-2018财年西门子收入分地区资料
    图表123 2018-2019财年西门子综合收益表
    图表124 2018-2019财年西门子分部资料
    图表125 2018-2019财年西门子收入分地区资料
    图表126 2016-2017年通用电气公司综合收益表
    图表127 2016-2017年通用电气公司分部资料
    图表128 2017-2018年通用电气公司综合收益表
    图表129 2017-2018年通用电气公司分部资料
    图表130 2018-2019年通用电气公司综合收益表
    图表131 2018-2019年通用电气公司分部资料
    图表132 2016-2017财年思科系统公司综合收益表
    图表133 2016-2017财年思科系统公司分部资料
    图表134 2016-2017财年思科系统公司收入分地区资料
    图表135 2017-2018财年思科系统公司综合收益表
    图表136 2017-2018财年思科系统公司分部资料
    图表137 2017-2018财年思科系统公司收入分地区资料
    图表138 2018-2019财年思科系统公司综合收益表
    图表139 2018-2019财年思科系统公司收入分地区资料
    图表140 制造业客户万物互联架构演进
    图表141 2016-2017财年艾默生综合收益表
    图表142 2016-2017财年艾默生分部资料
    图表143 2016-2017财年艾默生收入分地区资料
    图表144 2017-2018财年艾默生综合收益表
    图表145 2017-2018财年艾默生分部资料
    图表146 2017-2018财年艾默生分部资料
    图表147 2018-2019财年艾默生综合收益表
    图表148 2018-2019财年艾默生分部资料
    图表149 2016-2019年科大智能科技股份有限公司总资产及净资产规模
    图表150 2016-2019年科大智能科技股份有限公司营业收入及增速
    图表151 2016-2019年科大智能科技股份有限公司净利润及增速
    图表152 2018年科大智能科技股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
    图表153 2016-2019年科大智能科技股份有限公司营业利润及营业利润率
    图表154 2016-2019年科大智能科技股份有限公司净资产收益率
    图表155 2016-2019年科大智能科技股份有限公司短期偿债能力指标
    图表156 2016-2019年科大智能科技股份有限公司资产负债率水平
    图表157 2016-2019年科大智能科技股份有限公司运营能力指标
    图表158 2016-2019年广东东方精工科技股份有限公司总资产及净资产规模
    图表159 2016-2019年广东东方精工科技股份有限公司营业收入及增速
    图表160 2016-2019年广东东方精工科技股份有限公司净利润及增速
    图表161 2018年广东东方精工科技股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
    图表162 2016-2019年广东东方精工科技股份有限公司营业利润及营业利润率
    图表163 2016-2019年广东东方精工科技股份有限公司净资产收益率
    图表164 2016-2019年广东东方精工科技股份有限公司短期偿债能力指标
    图表165 2016-2019年广东东方精工科技股份有限公司资产负债率水平
    图表166 2016-2019年广东东方精工科技股份有限公司运营能力指标
    图表167 2016-2019年天津长荣科技集团股份有限公司总资产及净资产规模
    图表168 2016-2019年天津长荣科技集团股份有限公司营业收入及增速
    图表169 2016-2019年天津长荣科技集团股份有限公司净利润及增速
    图表170 2018年天津长荣科技集团股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
    图表171 2016-2019年天津长荣科技集团股份有限公司营业利润及营业利润率
    图表172 2016-2019年天津长荣科技集团股份有限公司净资产收益率
    图表173 2016-2019年天津长荣科技集团股份有限公司短期偿债能力指标
    图表174 2016-2019年天津长荣科技集团股份有限公司资产负债率水平
    图表175 2016-2019年天津长荣科技集团股份有限公司运营能力指标
    图表176 2016-2019年深圳市长盈精密技术股份有限公司总资产及净资产规模
    图表177 2016-2019年深圳市长盈精密技术股份有限公司营业收入及增速
    图表178 2016-2019年深圳市长盈精密技术股份有限公司净利润及增速
    图表179 2018年深圳市长盈精密技术股份有限公司营业收入分行业、产品、地区
    图表180 2016-2019年深圳市长盈精密技术股份有限公司营业利润及营业利润率
    图表181 2016-2019年深圳市长盈精密技术股份有限公司净资产收益率
    图表182 2016-2019年深圳市长盈精密技术股份有限公司短期偿债能力指标
    图表183 2016-2019年深圳市长盈精密技术股份有限公司资产负债率水平
    图表184 2016-2019年深圳市长盈精密技术股份有限公司运营能力指标
    图表185 2008-2018年中国人口总数及增速
    图表186 2011-2018年中国人口老龄化趋势
    图表187 中国实现“机器换人”计划的重点区域及措施
    图表188 工业自动化程度的三个阶段
    图表189 工业自动化的优势
    图表190 工业自动化案例
    图表191 未来工业自动化系统结构
    图表192 2020年和2025年制造业主要指标

    智能工厂是在数字化工厂的基础上,利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务,提高生产过程可控性、减少生产线人工干预,以及合理计划排程。同时,集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体,构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。

    智能工厂是智能制造生态系统的核心,也是未来智能制造基础设施中的关键组成部分。在智能工厂中,信息物理系统将人、数据、资源进行深入融合,使产品的制造过程得以全面优化,真正实现高能效、高柔性的智能制造。

    我国目前老龄化趋势严重,人口红利逐年递减,很多城市相继提出“机器换人”的发展战略就是为了减缓人口红利消失给制造业带来的不利影响,也是工业4.0发展的必经环节。工业自动化的升级需求主要体现在生产效率和质量的提升。中国制造2025的发展路径是软件和硬件共同发展,促进工业化和信息化深度融合。因此中国强调的是上下齐头并进,共同开启新一轮革命的浪潮。

    智能工厂产业链上游行业传感器、工业以太网,中游行业工业软件、工业机器人、下游行业智慧物流发展迅速。2017年,中国传感器市场规模达到1300亿元,中国工业软件行业市场规模达到1412.4亿元,中国工业机器人销售额为51.2亿美元。

    智能工厂的基本框架体系中包括智能决策与管理系统、企业虚拟制造平台、智能制造车间等关键组成部分。智能工厂促进企业间信息共享和业务协同,龙头离散制造企业智能工厂建设的产业链示范效应初步显现。企业通过资本并购实现产业链延伸,不断完善智能工厂相关产品链和技术布局。智能工厂建设是国内企业在当前和未来较长一段时期需要面对和规划的共同主题,意味着智能工厂相关设备、产品及系统具有广阔的市场空间。

    中投产业研究院发布的《2019-2023年中国智能工厂深度调研及投资前景预测报告》共十五章。首先介绍了智能工厂的相关概述,接着对中国智能工厂发展环境、智能工厂、数字化车间进行了深入分析,然后分别对智能工厂产业链上游行业传感器、工业以太网,中游行业工业软件、工业机器人和下游行业智能物流进行了深入分析,随后介绍了智能工厂的国内外案例。接着介绍了国内外智能工厂相关领域重点企业的经营状况,最后对智能工厂的投资状况及典型投资项目做了详细分析,并对其未来发展需求和趋势进行了科学的预测。

    本研究报告数据主要来自于国家统计局、国家工信部、中投产业研究院、中投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。您或贵单位若想对智能工厂有个系统深入的了解、或者想投资智能工厂相关行业,本报告将是您不可或缺的重要参考工具。

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