2021-2027年中国智能工厂行业市场供需形势分析及投资前景评估报告

《2021-2027年中国智能工厂行业市场供需形势分析及投资前景评估报告》共十三章，包含2017-2020年智能工厂行业国外典型企业经营分析，2017-2020年智能工厂行业国内典型企业经营分析，智能工厂发展需求及趋势分析等内容。

报告编号R909703
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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2015-2020年智能工厂行业发展环境

2.1 经济环境

2.1.1 国民经济发展态势

2.1.2 工业经济运行状况

2.1.3 制造业发展态势

2.1.4 宏观经济发展走势

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2015-2020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 2015-2020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 产业布局分析

3.2.4 企业布局分析

3.2.5 物联网推动发展

3.2.6 开拓新一代信息技术空间

3.2.7 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2015-2020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 模块分析

4.1.4 发展优势

4.2 2015-2020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 2015-2020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 烟台市

4.3.4 金华市

4.3.5 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 空调数字化车间

4.5.5 纺织数字化车间

4.5.6 行业应用展望

第五章中国工业4.0战略规划与发展路径分析

5.1 工业4.0助力中国制造业重塑产业链

5.2 中国工业4.0战略发展规划与发展路径分析

5.2.1 中国工业4.0战略主攻方向

5.2.2 中国工业4.0战略发展阶段

5.2.3 中国工业4.0战略发展路径

（1）中国工业4.0实现路径

（2）中国工业4.0四大核心

1）集成：工业4.0与两化融合的关键

2）智能化设备：工业4.0生态链的基础

3）互联：基于CPS的智能网络中心

4）数据：区别于传统制造业体系的本质特征

5.2.4 中美德三国工业4.0战略对比

5.3 中国工业4.0与制造业服务化融合创新分析

5.3.1 制造业服务化转型的基本概述

（1）制造业服务化转型的内涵

（2）制造业服务化转型的驱动因素

（3）服务化制造的核心特征分析

（4）服务化制造的发展趋势分析

5.3.2 中国制造业服务化转型的战略规划布局

（1）服务内容的拓展策略

（2）产品与服务的集成策略

（3）客户信息需求平台的搭建策略

（4）以低成本适应个性化需求的战略

（5）建立产品服务管理体系

（6）构建服务型制造网络

5.3.3 中国制造业企业服务化转型的基本路径

5.3.4 国内外制造企业服务化转型案例及经验借鉴

（1）罗尔斯•罗伊斯：提升产品效能的服务模式分析及经验借鉴

（2）卡特彼勒：促使交易便捷化的服务模式分析及经验借鉴

（3）华为：整合产品功能的服务模式分析及经验借鉴

（4）IBM：基于客户需求的服务模式分析及经验借鉴

5.4 中国工业4.0与制造业服务化先驱案例分析

5.4.1 海尔智能工厂：国内工业4.0战略先驱

5.4.2 沈阳机床I5系列产品：制造业服务型转型先驱

第六章工业4.0下制造业发展模式的颠覆与创新

6.1 工业互联网重构制造业价值链

6.2 制造业研发环节的发展模式创新

6.2.1 定制化是未来制造业发展方向

6.2.2 定制化的实现路径及优秀案例

（1）C2B反向定制及成功案例

（2）论坛化定制及成功案例

（3）大数据定制及优秀案例

（4）模块化定制及优秀案例

6.2.3 定制化可能存在的问题及对策

6.3 制造业生产环节的发展模式创新

6.3.1 智能制造

6.3.2 智能工厂

6.4 制造业流通环节的发展模式创新

6.4.1 营销手段数字化

6.4.2 分销渠道扁平化

6.4.3 物流配送智能化

6.5 制造业终端环节的发展模式创新

6.5.1 制造业服务化为全球大趋势

6.5.2 制造业服务化实现路径及优秀案例

6.5.3 制造业服务化可能存在的问题

第七章2015-2020年智能工厂产业链中游行业——工业机器人分析

7.1 2015-2020年全球工业机器人行业发展态势

7.1.1 行业运行模式

7.1.2 市场销售规模

7.1.3 市场竞争格局

7.1.4 区域发展分析

7.1.5 新品开发情况

7.2 2015-2020年中国工业机器人行业运行分析

7.2.1 行业运行特征

7.2.2 行业发展水平

7.2.3 行业销售规模

7.2.4 行业区域布局

7.2.5 行业运行态势

7.3 2013-2020年我国AGV搬运机器人行业发展状况分析

7.3.1 我国AGV行业发展阶段

7.3.2 我国AGV行业发展总体概况

7.3.3 我国AGV行业发展特点分析

7.3.4 我国AGV行业商业模式分析

7.4 2016-2020年AGV所属行业发展现状

7.4.1 2016-2020年我国AGV行业市场规模

7.4.2 2016-2020年我国AGV行业发展分析

7.4.3 2016-2020年中国AGV企业发展分析

7.5 区域市场分析

7.5.2 区域市场分布总体情况

7.5.2 2016-2020年重点省市市场分析

第八章2016-2020年智能工厂产业链相关产业——云计算

8.1 云计算定义

8.1.1 云计算的由来

8.1.2 云计算的定义

8.1.3 云计算的特点

8.2 云计算产业链研究

8.2.1 云计算的产业结构

8.2.2 云计算的服务类型

8.2.3 云计算的原理分析

8.2.4 云计算的运营模式

8.3 云计算基本情况剖析

8.3.1 云计算的技术框架

8.3.2 云计算的商业模式

8.3.3 云计算的优势分析

8.3.4 云计算的选择考虑

8.4 中国云计算行业发展现状

8.4.1 中国云计算发展历程分析

8.4.2 中国云计算市场规模分析

8.4.3 中国云计算行业发展特点

8.4.4 中国云计算主要项目分析

8.5 中国云计算基础设施布局分析

8.5.1 中国云计算基础总体布局分析

8.5.2 中国云计算基础重点区域布局

8.5.3 云计算基础设施空间演变趋势

8.5.4 云计算基础设施产业布局策略

8.6 中国云计算市场结构分析

8.6.1 云计算产品结构分析

8.6.2 云计算区域结构分析

8.6.3 云计算垂直结构分析

8.6.4 云计算平行结构分析

8.6.5 云计算品牌结构分析

第九章2016-2020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 2016-2020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2015-2020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 设计智能模块

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 试点发展成效

10.2.3 生产运行分析

10.2.4 设备运行分析

10.2.5 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 模块化发展基础

第十一章2017-2020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（GE）

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（CISCO）

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2017-2020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 唐车公司项目

12.1.3 海尔模具项目

12.1.4 其他项目

12.2 科大智能

12.2.1 企业发展概况

12.2.2 企业战略布局

12.2.3 经营效益分析

12.2.4 业务经营分析

12.3 东方精工

12.3.1 企业发展概况

12.3.2 企业战略布局

12.3.3 经营效益分析

12.3.4 业务经营分析

12.4 长荣股份

12.4.1 企业发展概况

12.4.2 企业战略布局

12.4.3 经营效益分析

12.4.4 业务经营分析

12.5 长盈精密

12.5.1 企业发展概况

12.5.2 企业战略布局

12.5.3 经营效益分析

12.5.4 业务经营分析

第十三章智能工厂发展需求及趋势分析（ZY ZS)

13.1 智能工厂未来需求形势

13.1.1 智能生产需求

13.1.2 工业升级需求

13.2 智能工厂及各组成部分发展趋势分析

13.2.1 总体发展趋势

13.2.2 智能工厂发展重点环节

13.2.3 工业网络解决方案

13.2.4 工业自动化系统(zy zs）

附录：

附录一：中国制造2025

附录二：智能制造发展规划（2018-2024年）

图表目录

图表　智能工厂示意图

图表　航空智能工厂

图表　信息物理系统（CPS）让万物互联

图表　智能工厂中的主动化服务

图表　智能工厂基本框架

图表　智能决策与管理系统

图表　智能制造车间基本构成

图表　智能工厂主要应用下游行业

图表　六维智能工厂理论

图表　图形化的JobDISPO APS高级排产

图表　智能的生产过程协同

图表　DNC系统架构图

更多图表见正文......

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。

01数据与资料来源

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。

02研究方法与模型

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。

03规模测算方法（三角测定）

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。

售后保障

品质保证

智研咨询是行业研究咨询服务领域的领导品牌，公司拥有强大的智囊顾问团，与国内数百家咨询机构，行业协会建立长期合作关系，专业的团队和资源，保证了我们报告的专业性。

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跟踪回访

持续让客户满意是我们一直的追求。公司会安排专业的客服专员会定期电话回访或上门拜访，收集您对我们服务的意见及建议，做到让客户100%满意。

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◆ 本报告分析师具有专业研究能力，报告中相关行业数据及市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、业界访谈、市场调查及其他研究方法，部分文字和数据采集于公开信息，并且结合智研咨询监测产品数据，通过智研统计预测模型估算获得；企业数据主要为官方渠道以及访谈获得，智研咨询对该等信息的准确性、完整性和可靠性做最大努力的追求，受研究方法和数据获取资源的限制，本报告只提供给用户作为市场参考资料，本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。

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