《2022-2028年中国工业互联网行业市场发展模式及未来前景展望报告》共七章，包含工业互联网应用场景分析，主要工业互联网平台模式分析，工业物联网产业链投资机遇展望等内容。
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1.1 、工业互联网定义及发展历程
1.2 、工业互联网体系及架构
1.2.1 、工业互联网体系
1.2.2 、工业互联网架构
1.3 、工业互联网三大核心作用
1.4 、工业互联网产业链体系
1.5 、工业互联网组成要素
1.6 、工业互联网是智能制造的核心需求
1.6.1 、人口红利消失，劳动力成稀缺资源
1.6.2 、下游需求持续复苏
1.6.3 、企业自身盈利追求
1.7 、主要国家发展战略
1.8 、工业互联网的支撑技术
1.9 、工业互联网将为经济带来巨大效率改进
2.1 、智能制造产业链
2.2 、信息化是智能制造的必经之路
2.2.1 、智能制造实现路径
2.2.2 、信息化是智能制造的关键，工业软件是核心
2.3 、工业软件市场状况分析
2.3.1 、中美工业软件市场规模差距仍较大
（1）、MES软件市场
（2）、ERP软件市场
2.3.2 、工业软件领域国外企业仍占据主导地位
3.1 、市场状况
3.1.1 、工业互联网市场规模
3.1.2 、工业互联网平台发展状况
3.1.3 、工业 PaaS 层市场发展状况
3.2 、我国工业互联网进展状况
3.2.1 、政策推动我国工业互联网发展
3.2.2 、主要地区工业互联网发展
4.1 、"数字双胞胎"
4.1.1 、"数字双胞胎"理念的出现
4.1.2 、数字双胞胎是现实世界的数字化镜像
4.2 、信息物理系统（CPS）
4.2.1 、信息物理系统的内涵
4.2.2 、CPS 的实现、核心技术要素和典型特征
4.3 、边缘计算
4.3.1 、"边缘计算"的来源
4.3.2 、边缘计算解决关键五大难题
4.3.3 、边缘技术发展及现实应用
4.4 、OT 网络，OT 网络与 IT 网络的融合
4.4.1 、OT 技术与 IT 技术介绍
4.4.2 、两系统融合带来的优势
4.4.3 、直面系统差异带来的融合问题，多措施应对安全挑战
4.5 、TSN
4.5.1 、以太网与 AVB，TSN分析
4.5.2 、TSN：在工业优先权设定中崭露头角的解决方案
4.5.3 、TSN 的发展现状及应用案例
4.6 、5G 与 IPV6 在工业互联网的价值
4.6.1 、5G 与 IPV6 为工业互联网提供网络层技术支撑
4.6.2 、5G 技术为万物互联提供网络支持
4.6.3 、新一代 IPv6 技术带来海量网络地址
4.7 、工业互联网标识解析技术
4.7.1 、工业标识解析技术：现代工业的润滑剂和连接器
4.7.2 、标识解析技术是工业互联网工程中的关键齿轮
4.7.3 、Handle 应用案例
4.8 、雾计算
4.8.1 、雾计算与云计算相辅相成
4.8.2 、"雾"是地面的"云"
4.8.3 、雾计算的应用
4.9 、测试床技术
4.9.1 、测试床应运而生
4.9.2 、沈阳自动化研究所测试床介绍
4.9.3 、现有制造流程
4.9.4 、沈阳自动化研究所测试床平台架构
4.9.5 、测试床应用场景
4.9.6 、测试床技术影响力
4.9.7 、其他测试床解决方案
（1）、基于工业互联网的通信设备制造测试床
（2）、基于异构标识解析技术的智能产品全生命周期管理测试床
（3）、基于工业互联网的电子制造测试床
4.10 、PON 网络
4.10.1 、PON 网络原理
4.10.2 、PON 系统结构
4.10.3 、光线路终端（OLT）
4.10.4 、光分配网络
4.10.5 、光网络单元
4.10.6 、PON 的特征与优势
4.10.7 、PON 系统的保护方案
4.10.8 、PON 的应用
4.10.9 、主要 PON 技术
4.10.10 、PON 发展趋势
5.1 、主要应用场景
5.1.1 、离散型智能制造场景
5.1.2 、流程型智能制造场景
5.1.3 、网络协同制造场景
5.1.4 、远程运维服务场景
5.1.5 、大规模个性化定制场景
5.2 、应用场景发展趋势
6.1 、装备与自动化企业凭借工业设备与经验积累，依托工业互联网平台创新服务模式
6.1.1 、工业应用向云端迁移，构建平台
（1）、和利时-Hia Cloud 平台
（2）、ABB-ABBAbility 平台
（3）、施耐德-Eco Struxure 平台
6.1.2 、采用 Paa S、微服务等新型架构搭建平台
（1）、GE-Predix 平台
（2）、西门子-Mind Sphere 平台
（3）、智能云科- i SESOL 平台
（4）、树根互联-根云平台
6.2 、领先制造企业将数字化转型经验转化为服务能力，构建工业互联网平台
6.2.1 、消费品生产企业基于个性化定制生产模式，构建平台
（1）、海尔-COSMOPlat 平台
（2）、美云智数-Mei Cloud 平台
（3）、富士康-BEACON 平台
6.2.2 、集团型企业通过资源整合搭建平台
（1）、航天云网-INDICS 平台
（2）、中船工业-船舶工业智能运营平台
6.3 、软件企业围绕自身业务升级需求，借助工业互联网平台实现能力拓展
6.3 ..1、管理软件企业依托平台实现纵向数据集成
（1）、宝信-宝信工业互联网平台
（2）、石化盈科-Pro MACE 平台
6.3.2 、设计软件凭借全生命周期数据，提升软件性能
（1）、PTC-Thing Worx 平台
（2）、索为-SYSWARE 平台
（3）、用友-用友精智平台
（4）、东方国信-BIOP 平台
6.4 、信息技术企业发挥技术优势，将已有平台向制造领域延伸
6.4 ..1、云计算、大数据企业凭借运营和数据服务优势，构建平台
（1）、寄云-Neu Seer 平台
（2）、浪潮-浪潮工业互联网平台
（3）、阿里巴巴-阿里云 ET 工业大脑平台
6.4.2 、通信企业依托数据采集和网络互联优势，搭建平台
（1）、中国电信-CPS 平台
（2）、华为-Ocean Connect IoT平台
（3）、中国移动-One NET 平台
（4）、普奥云-Proud Think 平台
（5）、机智云-Gizwits IOT Enterprise平台
7.1 、工业 PaaS 层投资机遇
7.2 、边缘层投资机遇展望
7.3 、工控安全发展缓慢但风险巨大，市场空间大
7.3.1 、企业普遍防范意识薄弱，风险暴露日渐凸显
7.3.2 、安全体系尚处萌芽阶段，政府扶持保证国家安全（ZY LZQ）
部分图表目录：
图表 1：GE 认为工业互联网是第三次浪潮
图表 2：工业互联网体系
图表 3：网络体系架构
图表 4：工业互联网安全体系
图表 5：工业互联网平台功能架构
图表 6：工业互联网平台产体系
图表 7：中国人口红利面临拐点
图表 8：2017-2021年汽车销量及同比变化情况
图表 9：2017-2021年我国机械工业主营业务收入
图表 10：智能制造改善企业收益
图表 11：西门子集成自动化的应用
图表 12：4.0 推动德国生产效率提升
图表 13：政策密集出台助推制造业产升级
图表 14：工业互联网的支撑技术
图表 15：1%的效率提升将带来巨大收益
图表 16：工业互联网将影响46%（32.3 万亿美元）的全球经济
图表 17：智能制造产业链
图表 18：智能制造发展阶段
图表 19：制造业价值曲线变化
图表 20：工业软件分类
图表 21：MLP产品构成
图表 22：2017-2021年国内工业软件市场规模及预测
图表 23：2017-2021年全球工业软件市场发展状况
图表 24：2021年中国 MES 主要供应商市场份额及变化
图表 25：2021年十大 ERP 系统排名
图表 26：工业软件市场分类
图表 27：2022-2028年我国工业互联网市场规模
图表 28：我国工业互联网区域格局
图表 29：工业互联网平台的演进发展
更多图表见正文……
报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息，使用案头研究与市场调研相结合的方式，依据“S-C-P”、“可竞争市场理论”、“新制度经济学”等产业组织理论，科学、综合的使用SWOT、PEST、回归分析等各类型研究模型与方法综合的分析行业各种影响因素。对行业的市场环境、产业政策、市场规模、行业现状、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。
公司通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模方面的内容，整合行业、市场企业、渠道、用多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、 细分数据、进出口市场需求特征等，并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测。
本公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。
本公司利用大量的一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。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。一般会应用的收集到的二手信息有来自新闻网站及第三方数据库如SEC 文件、公司年报、万得资讯、国研网、中国资讯行数据库、csmar 数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，主要采访对象有公司CEO、营销/销售总监、高层管理人员、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商等。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。
SWOT分析、PEST分析、波特五力模型、行业生命周期理论、S-C-P分析方法、产业结构理论、产业竞争力模型、产业集群理论等。
本公司一般会通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时，调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料、供应端及需求端进行比对核查。在资料验证过程中，一般通过三角测定的方式，从供需两个方向出发，验证资料的合理性。
在数据验证过程中，本公司一般采用自上而下和自下而上方法来评估和验证数据的合理。产品关键生产商通过二手及一手信息来确定，行业规模（产销量及产值等），通过一手和二手信息判断，所有的市场份额、数据细分比例等，基于收集到的一手和二手信息核对和评估。本研究涵盖的所有可能影响市场的参数都已经被考虑进去，进行了广泛的细节观察，通过一手资料得到了验证，并进行了分析，以得到最终的定量和定性数据。研究一般包括了关键生产商公开的报告、评论、时事通讯以及对这些生产商相关人员的采访信息。
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