2021-2027年中國智能工廠行業市場供需形勢分析及投資前景評估報告

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2015-2020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2015-2020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 2015-2020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2015-2020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 2015-2020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 2015-2020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

1）集成：工業4.0與兩化融合的關鍵

2）智能化設備：工業4.0生態鏈的基礎

3）互聯：基于CPS的智能網絡中心

4）數據：區別于傳統制造業體系的本質特征

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2015-2020年智能工廠產業鏈中游行業——工業機器人分析

7.1 2015-2020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 2015-2020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 2013-2020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 2016-2020年AGV所屬行業發展現狀

7.4.1 2016-2020年我國AGV行業市場規模

7.4.2 2016-2020年我國AGV行業發展分析

7.4.3 2016-2020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 2016-2020年重點省市市場分析

第八章2016-2020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2016-2020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 2016-2020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2015-2020年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2017-2020年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2017-2020年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（ZY ZS)

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(zy zs）

附錄：

附錄一：中國制造2025

附錄二：智能制造發展規劃（2018-2024年）

圖表目錄

圖表　智能工廠示意圖

圖表　航空智能工廠

圖表　信息物理系統（CPS）讓萬物互聯

圖表　智能工廠中的主動化服務

圖表　智能工廠基本框架

圖表　智能決策與管理系統

圖表　智能制造車間基本構成

圖表　智能工廠主要應用下游行業

圖表　六維智能工廠理論

圖表　圖形化的JobDISPO APS高級排產

圖表　智能的生產過程協同

圖表　DNC系統架構圖

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