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為了深入解讀智能工廠行業發展現狀以及研判未來走向,智研咨詢精心編撰并推出了《2025-2031年中國智能工廠行業市場運行格局及前景戰略分析報告》(以下簡稱《報告》)。這份報告不僅是對中國智能工廠市場的一次全面而細致的梳理,更是智研咨詢多年來持續追蹤、實地踏訪、深入研究與精準分析的結晶。它旨在幫助行業精英和投資者們更加精準地把握市場脈搏,洞察行業趨勢,為未來的決策提供有力支持。
《報告》主要研究中國智能工廠產業發展情況,細分市場包含系統及軟件、智能裝備、服務三大部分,涉及智能工廠市場規模、細分市場規模、行業客戶結構等細分數據。
《報告》從國內外經濟環境、國內政策、發展趨勢等方面入手,全方位分析了智能工廠產業發展狀況,對業界廠商掌握產業動態與未來創新趨勢提供相應的建議和決策支持。
智能工廠是以智能制造為核心,通過數字化技術和自動化設備,實現工廠生產流程的高度集成與優化。智能工廠是在自動化工廠基礎上,利用物聯網、大數據、云計算、人工智能(AI)等技術,建立一個能夠實現智能排產﹑智能生產協同、設備互聯智能、資源智能管控、質量智能控制、支持智能決策等功能的貫穿產品原料采購、設計、生產、銷售、服務等全生命周期的高度靈活的個性化、數字化、智能化的產品與服務的生產系統。
智能工廠是實現智能制造的重要載體。近年來,在龐大市場需求的牽引,以及國家重大科技專項、重點研發計劃、智能制造專項等政策的支持下,高檔數控機床、工業機器人、增材制造裝備、業務管理系統、工業控制系統等智能制造關鍵技術裝備和核心工業軟件取得一系列重要突破,智能制造供給能力將繼續穩步提升。
隨著越來越多的企業追求高效率、高質量和智能化自動化,我國智能工廠市場持續高速發展,市場規模不斷攀升。據統計,2023年,我國智能工廠市場規模為12536億元,其中,智能裝備規模為10241.83億元,系統及軟件規模為1697.37億元,服務規模為596.71億元。智能工廠將在制造業中發揮越來越重要的作用,它作為“工業4.0”的重要組成部分,正在成為未來制造業發展的重要方向,智能工廠發展浪潮逐漸逼近,市場空間廣闊。
智能工廠行業產業鏈上游主要包括基礎硬件與設備(傳感器、控制器、工業機器人、自動化設備、數據采集設備等)、軟件與平臺服務(工業物聯網平臺、制造執行系統(MES)、企業資源計劃系統(ERP)、供應鏈管理系統(SCM)等)等;智能工廠位于行業中游;行業下游應用于汽車制造、電子電器、物流倉儲、工程機械等領域,主要集中在在電子電器和汽車領域。這些領域企業通過智能工廠實現生產和運營的智能化,推動產業轉型升級。
智能工廠行業市場競爭激烈,西門子(Siemens)、通用電氣(GE)、思科(Cisco)、艾默生(Emerson)等國際巨頭憑借技術優勢占據領先地位。國內企業通過技術創新和差異化競爭策略逐步崛起,主要企業有北京蘭光創新科技有限公司、科大智能科技股份有限公司、廣東東方精工科技股份有限公司、天津長榮科技集團股份有限公司、深圳市長盈精密技術股份有限公司等。
智研咨詢研究團隊圍繞中國智能工廠產業規模、產業結構、重點企業情況、產業發展趨勢等方面進行深入分析,并針對智能工廠產業發展中存在的問題提出建議,為各地政府、產業鏈關聯企業、投資機構提供參考。
【特別說明】
1)內容概況部分為我司關于該研究報告核心要素的提煉與展現,內容概況中存在數據更新不及時情況,最終出具的報告數據以年度為單位監測更新。
2)報告最終交付版本與內容概況在展示形式上存在一定差異,但最終交付版完整、全面的涵蓋了內容概況的相關要素。報告將以PDF格式提供。
第一章智能工廠基本概述
1.1智能工廠相關概念
1.1.1數字化車間
1.1.2智能工廠
1.1.3信息物理系統(CPS)
1.2智能工廠基本特征
1.2.1制造系統集成化
1.2.2決策過程智能化
1.2.3加工過程自動化
1.2.4服務過程主動化
第二章2020-2024年智能工廠行業發展環境
2.1經濟環境
2.1.1國民經濟發展態勢
2.1.2工業經濟運行狀況
2.1.3制造業發展態勢
2.1.4宏觀經濟發展走勢
2.2政策環境
2.2.1智能制造政策
2.2.2 “互聯網+”政策
2.2.3大數據政策
2.2.4物聯網政策
2.3社會環境
2.3.1工業智能化
2.3.2工業互聯網
2.3.3兩化深度融合
2.4工業4.0下的世界格局
2.4.1美國
2.4.2德國
2.4.3日本
2.4.4中國
2.4.5工業4.0戰略對比
第三章2020-2024年智能工廠發展分析
3.1智能工廠基本框架
3.1.1智能決策與管理系統
3.1.2企業數字化制造平臺
3.1.3智能制造車間
3.2 2020-2024年中國智能工廠發展態勢
3.2.1智能工廠建設現狀
3.2.2智能工廠建設模式
3.2.3產業布局分析
3.2.4企業布局分析
3.2.5物聯網推動發展
3.2.6開拓新一代信息技術空間
3.2.7智能工廠下游應用行業
3.3智能工廠建設原則及建設維度
3.3.1建設原則及維度
3.3.2智能計劃排產
3.3.3智能生產過程協同
3.3.4智能設備互聯互通
3.3.5智能生產資源管理
3.3.6智能質量過程控制
3.3.7智能決策支持
3.4中國智能工廠發展存在的問題
3.4.1行業分化差距大
3.4.2系統性規劃不足
3.4.3對外技術依賴大
3.5中國智能工廠發展建議對策
3.5.1做好頂層設計
3.5.2創新管理手段
3.5.3完善服務體系
3.5.4打造協同發展平臺
第四章2020-2024年數字化車間發展分析
4.1數字化車間發展綜述
4.1.1結構分析
4.1.2系統分析
4.1.3模塊分析
4.1.4發展優勢
4.2 2020-2024年數字化車間發展態勢
4.2.1數字化制造現狀
4.2.2國外應用態勢
4.2.3國內應用情況
4.2.4市場容量分析
4.3 2020-2024年數字化車間區域發展分析
4.3.1河南省
4.3.2安徽省
4.3.3煙臺市
4.3.4金華市
4.3.5泉州市
4.4數字化車間建設思路分析
4.4.1建設整體思路
4.4.2可用技術分析
4.4.3建設藍圖展望
4.4.4構建策略分析
4.4.5建設注意問題
4.5數字化車間應用分析及展望
4.5.1石化數字化車間
4.5.2汽車數字化車間
4.5.3機床數字化車間
4.5.4空調數字化車間
4.5.5紡織數字化車間
4.5.6行業應用展望
第五章中國工業4.0戰略規劃與發展路徑分析
5.1工業4.0助力中國制造業重塑產業鏈
5.2中國工業4.0戰略發展規劃與發展路徑分析
5.2.1中國工業4.0戰略主攻方向
5.2.2中國工業4.0戰略發展階段
5.2.3中國工業4.0戰略發展路徑
(1)中國工業4.0實現路徑
(2)中國工業4.0四大核心
5.2.4中美德三國工業4.0戰略對比
5.3中國工業4.0與制造業服務化融合創新分析
5.3.1制造業服務化轉型的基本概述
(1)制造業服務化轉型的內涵
(2)制造業服務化轉型的驅動因素
(3)服務化制造的核心特征分析
(4)服務化制造的發展趨勢分析
5.3.2中國制造業服務化轉型的戰略規劃布局
(1)服務內容的拓展策略
(2)產品與服務的集成策略
(3)客戶信息需求平臺的搭建策略
(4)以低成本適應個性化需求的戰略
(5)建立產品服務管理體系
(6)構建服務型制造網絡
5.3.3中國制造業企業服務化轉型的基本路徑
5.3.4國內外制造企業服務化轉型案例及經驗借鑒
(1)羅爾斯?羅伊斯:提升產品效能的服務模式分析及經驗借鑒
(2)卡特彼勒:促使交易便捷化的服務模式分析及經驗借鑒
(3)華為:整合產品功能的服務模式分析及經驗借鑒
(4)IBM:基于客戶需求的服務模式分析及經驗借鑒
5.4中國工業4.0與制造業服務化先驅案例分析
5.4.1海爾智能工廠:國內工業4.0戰略先驅
5.4.2沈陽機床I5系列產品:制造業服務型轉型先驅
第六章工業4.0下制造業發展模式的顛覆與創新
6.1工業互聯網重構制造業價值鏈
6.2制造業研發環節的發展模式創新
6.2.1定制化是未來制造業發展方向
6.2.2定制化的實現路徑及優秀案例
(1)C2B反向定制及成功案例
(2)論壇化定制及成功案例
(3)大數據定制及優秀案例
(4)模塊化定制及優秀案例
6.2.3定制化可能存在的問題及對策
6.3制造業生產環節的發展模式創新
6.3.1智能制造
6.3.2智能工廠
6.4制造業流通環節的發展模式創新
6.4.1營銷手段數字化
6.4.2分銷渠道扁平化
6.4.3物流配送智能化
6.5制造業終端環節的發展模式創新
6.5.1制造業服務化為全球大趨勢
6.5.2制造業服務化實現路徑及優秀案例
6.5.3制造業服務化可能存在的問題
第七章2020-2024年智能工廠產業鏈中游行業——工業機器人分析
7.1 2020-2024年全球工業機器人行業發展態勢
7.1.1行業運行模式
7.1.2市場銷售規模
7.1.3市場競爭格局
7.1.4區域發展分析
7.1.5新品開發情況
7.2 2020-2024年中國工業機器人行業運行分析
7.2.1行業運行特征
7.2.2行業發展水平
7.2.3行業銷售規模
7.2.4行業區域布局
7.2.5行業運行態勢
7.3 2020-2024年我國AGV搬運機器人行業發展狀況分析
7.3.1我國AGV行業發展階段
7.3.2我國AGV行業發展總體概況
7.3.3我國AGV行業發展特點分析
7.3.4我國AGV行業商業模式分析
7.4 2020-2024年AGV所屬行業發展現狀
7.4.1 2020-2024年我國AGV行業市場規模
7.4.2 2020-2024年我國AGV行業發展分析
7.4.3 2020-2024年中國AGV企業發展分析
7.5區域市場分析
7.5.2區域市場分布總體情況
7.5.2 2020-2024年重點省市市場分析
第八章2020-2024年智能工廠產業鏈相關產業——云計算
8.1云計算定義
8.1.1云計算的由來
8.1.2云計算的定義
8.1.3云計算的特點
8.2云計算產業鏈研究
8.2.1云計算的產業結構
8.2.2云計算的服務類型
8.2.3云計算的原理分析
8.2.4云計算的運營模式
8.3云計算基本情況剖析
8.3.1云計算的技術框架
8.3.2云計算的商業模式
8.3.3云計算的優勢分析
8.3.4云計算的選擇考慮
8.4中國云計算行業發展現狀
8.4.1中國云計算發展歷程分析
8.4.2中國云計算市場規模分析
8.4.3中國云計算行業發展特點
8.4.4中國云計算主要項目分析
8.5中國云計算基礎設施布局分析
8.5.1中國云計算基礎總體布局分析
8.5.2中國云計算基礎重點區域布局
8.5.3云計算基礎設施空間演變趨勢
8.5.4云計算基礎設施產業布局策略
8.6中國云計算市場結構分析
8.6.1云計算產品結構分析
8.6.2云計算區域結構分析
8.6.3云計算垂直結構分析
8.6.4云計算平行結構分析
8.6.5云計算品牌結構分析
第九章2020-2024年智能工廠產業鏈下游行業——智能物流分析
9.1智能物流發展綜述
9.1.1行業發展特點
9.1.2行業發展優勢
9.1.3行業政策環境
9.1.4物聯網推動發展
9.2 2020-2024年智能物流發展態勢
9.2.1市場需求結構
9.2.2市場規模分析
9.2.3行業發展驅動
9.2.4行業存在問題
9.2.5行業發展前景
9.3智能物流行業細分市場需求分析
9.3.1倉儲物流智能化
9.3.2醫藥物流智能化
9.3.3電商物流智能化
9.3.4煙草物流智能化
9.4智能物流技術發展分析
9.4.1條形碼技術
9.4.2射頻識別技術(RFID)
9.4.3電子數據交換技術(EDI)
9.4.4電子訂貨系統技術(EOS)
9.4.5全球定位系統技術(GPS)
9.4.6地理信息系統技術(GIS)
第十章智能工廠典型案例分析
10.1德國案例——MODELFACTORY
10.1.1案例整體概況
10.1.2建立過程模型
10.1.3設計智能模塊
10.1.4實現制造系統
10.2中國案例——中石化智能工廠
10.2.1建設核心內容
10.2.2試點發展成效
10.2.3生產運行分析
10.2.4設備運行分析
10.2.5大數據應用
10.3中國案例——三一重工智能工廠
10.3.1案例整體概況
10.3.2智能加工中心與生產線
10.3.3智能立體倉庫與物流系統
10.3.4智能化生產執行過程控制
10.3.5智能化生產控制中心
10.4中國案例——海爾智能工廠
10.4.1企業發展概況
10.4.2智能工廠發展
10.4.3用戶個性化定制
10.4.4模塊化發展基礎
第十一章智能工廠行業國外典型企業經營分析
11.1西門子(SIEMENS)
11.1.1企業發展概況
11.1.2企業經營狀況
11.1.3安貝格智能工廠發展概況
11.1.4成都數字化工廠發展概況
11.2通用電氣(GE)
11.2.1企業發展概況
11.2.2企業經營狀況
11.2.3智能工廠建設情況
11.2.4布局工業互聯網
11.3思科(CISCO)
11.3.1企業發展概況
11.3.2企業經營狀況
11.3.3智能工廠方案
11.3.4構建互聯制造
11.4艾默生(EMERSON)
11.4.1企業發展概況
11.4.2企業經營狀況
11.4.3制造升級機遇
11.4.4助力智能工廠建設
第十二章智能工廠行業國內典型企業經營分析
12.1蘭光創新
12.1.1企業發展概況
12.1.2唐車公司項目
12.1.3海爾模具項目
12.1.4其他項目
12.2科大智能
12.2.1企業發展概況
12.2.2企業戰略布局
12.2.3經營效益分析
12.2.4業務經營分析
12.3東方精工
12.3.1企業發展概況
12.3.2企業戰略布局
12.3.3經營效益分析
12.3.4業務經營分析
12.4長榮股份
12.4.1企業發展概況
12.4.2企業戰略布局
12.4.3經營效益分析
12.4.4業務經營分析
12.5長盈精密
12.5.1企業發展概況
12.5.2企業戰略布局
12.5.3經營效益分析
12.5.4業務經營分析
第十三章智能工廠發展需求及趨勢分析
13.1智能工廠未來需求形勢
13.1.1智能生產需求
13.1.2工業升級需求
13.2智能工廠及各組成部分發展趨勢分析
13.2.1總體發展趨勢
13.2.2智能工廠發展重點環節
13.2.3工業網絡解決方案
13.2.4工業自動化系統
附錄:
附錄一:中國制造2025
附錄二:智能制造發展規劃
圖表目錄
圖表1:智能工廠示意圖
圖表2:航空智能工廠
圖表3:信息物理系統(CPS)讓萬物互聯
圖表4:智能工廠中的主動化服務
圖表5:2020-2024年國內生產總值及其增長速度
圖表6:2020-2024年三次產業增加值占全國生產總值比重
圖表7:2020-2024年全部工業增加值及其增速
圖表8:2020-2024年工業增加值月度增速
圖表9:物聯網重點產業政策
圖表10:美國GE眼中的工業互聯網
圖表11:德國工業4.0戰略構想
圖表12:各國工業4.0戰略對比
圖表13:工業4.0轉型過程中世界各國新格局的變化
圖表14:智能工廠基本框架
圖表15:智能決策與管理系統
圖表16:智能制造車間基本構成
更多圖表見正文......
◆ 本報告分析師具有專業研究能力,報告中相關行業數據及市場預測主要為公司研究員采用桌面研究、業界訪談、市場調查及其他研究方法,部分文字和數據采集于公開信息,并且結合智研咨詢監測產品數據,通過智研統計預測模型估算獲得;企業數據主要為官方渠道以及訪談獲得,智研咨詢對該等信息的準確性、完整性和可靠性做最大努力的追求,受研究方法和數據獲取資源的限制,本報告只提供給用戶作為市場參考資料,本公司對該報告的數據和觀點不承擔法律責任。
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01
智研咨詢成立于2008年,具有15年產業咨詢經驗

02
智研咨詢總部位于北京,具有得天獨厚的專家資源和區位優勢

03
智研咨詢目前累計服務客戶上萬家,客戶覆蓋全球,得到客戶一致好評

04
智研咨詢不僅僅提供精品行研報告,還提供產業規劃、IPO咨詢、行業調研等全案產業咨詢服務

05
智研咨詢精益求精地完善研究方法,用專業和科學的研究模型和調研方法,不斷追求數據和觀點的客觀準確

06
智研咨詢不定期提供各觀點文章、行業簡報、監測報告等免費資源,踐行用信息驅動產業發展的公司使命

07
智研咨詢建立了自有的數據庫資源和知識庫

08
智研咨詢觀點和數據被媒體、機構、券商廣泛引用和轉載,具有廣泛的品牌知名度

品質保證
智研咨詢是行業研究咨詢服務領域的領導品牌,公司擁有強大的智囊顧問團,與國內數百家咨詢機構,行業協會建立長期合作關系,專業的團隊和資源,保證了我們報告的專業性。

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