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第1章：工業(yè)大數據產業(yè)概念與發(fā)展環(huán)境分析
1.1 工業(yè)大數據產業(yè)概念與界定
1.1.1 工業(yè)大數據概念分析
（1）工業(yè)大數據的定義
（2）工業(yè)大數據的來源
1.1.2 工業(yè)大數據特征與價值分析
（1）屬性
（2）特征
（3）應用價值
1.1.3 工業(yè)大數據相關行業(yè)關系及區(qū)分
（1）工業(yè)大數據與智能制造的關系
（2）工業(yè)大數據與工業(yè)互聯(lián)網的關系
（3）工業(yè)大數據與大數據技術的關系
（4）工業(yè)大數據與工業(yè)軟件的關系
（5）工業(yè)大數據與工業(yè)云的關系
1.2 工業(yè)大數據產業(yè)背景：工業(yè)“4.0”
1.2.1 全球工業(yè)演進歷程
1.2.2 “工業(yè)4.0”相關概念分析
（1）“工業(yè)4.0”定義
（2）“工業(yè)4.0”內涵分析
（3）“6M+6C”=“工業(yè)4.0” 煎蛋理論
1.2.3 各國“工業(yè)4.0”發(fā)展戰(zhàn)略分析
1.2.4 工業(yè)大數據是“工業(yè)4.0”的核心
1.3 中國工業(yè)大數據產業(yè)政策環(huán)境分析
1.3.1 工業(yè)大數據相關標準分析
（1）工業(yè)大數據標準體系框架
（2）工業(yè)大數據標準明細表
1.3.2 工業(yè)大數據相關發(fā)展政策與規(guī)劃
（1）我國工業(yè)大數據相關政策匯總
（2）發(fā)展規(guī)劃與目標
1.3.3 工業(yè)大數據重點政策解讀
（1）《中國制造2025》發(fā)展戰(zhàn)略
（2）《關于工業(yè)大數據發(fā)展的指導意見》
1.3.4 政策環(huán)境對工業(yè)大數據發(fā)展影響分析
（1）有利于加快工業(yè)數字化轉型進程
（2）推動統(tǒng)籌建設“國家工業(yè)大數據平臺”
（3）促進工業(yè)數據共享流通
（4）強化數據安全防護
1.4 中國工業(yè)大數據產業(yè)技術環(huán)境分析
1.4.1 中國工業(yè)大數據關鍵技術分析
（1）工業(yè)大數據技術架構
（2）工業(yè)大數據平臺
（3）工業(yè)大數據采集技術
（4）工業(yè)大數據存儲與管理技術
（5）工業(yè)大數據分析技術
1.4.2 中國工業(yè)大數據的前沿技術趨勢
1.4.3 技術環(huán)境對工業(yè)大數據的影響分析
（1）5G技術對工業(yè)大數據的影響
（2）人工智能等新興技術對工業(yè)大數據的影響
第2章：全球工業(yè)大數據產業(yè)發(fā)展現狀與前景分析
2.1 全球工業(yè)大數據產業(yè)發(fā)展狀況分析
2.1.1 全球大數據市場現狀分析
（1）全球大數據儲量規(guī)模
（2）全球大數據產業(yè)規(guī)模分析
2.1.2 全球工業(yè)大數據市場規(guī)模
2.1.3 全球工業(yè)大數據市場競爭格局
2.1.4 全球工業(yè)大數據市場應用場景
2.2 典型國家工業(yè)大數據產業(yè)發(fā)展狀況分析
2.2.1 美國工業(yè)大數據市場發(fā)展狀況
（1）美國工業(yè)大數據發(fā)展背景與政策環(huán)境分析
（2）美國工業(yè)大數據市場發(fā)展現狀分析
（3）美國工業(yè)大數據市場競爭格局分析
（4）美國工業(yè)大數據市場應用場景分析
（5）美國工業(yè)大數據發(fā)展前景分析
2.2.2 歐洲工業(yè)大數據市場發(fā)展狀況
（1）歐洲工業(yè)大數據市場扶持政策分析
（2）歐洲工業(yè)大數據市場發(fā)展現狀分析
（3）歐洲工業(yè)大數據市場競爭格局分析
（4）歐洲工業(yè)大數據市場應用場景分析
（5）歐洲工業(yè)大數據市場發(fā)展趨勢分析
2.2.3 日本工業(yè)大數據市場發(fā)展狀況
（1）日本工業(yè)大數據市場扶持政策分析
（2）日本工業(yè)大數據市場發(fā)展現狀分析
（3）日本工業(yè)大數據市場應用場景分析
（4）日本工業(yè)大數據市場發(fā)展趨勢分析
2.2.4 韓國工業(yè)大數據市場發(fā)展狀況
（1）韓國工業(yè)大數據市場扶持政策分析
（2）韓國工業(yè)大數據市場發(fā)展現狀分析
（3）韓國工業(yè)大數據市場發(fā)展趨勢分析
2.3 全球工業(yè)大數據產業(yè)典型企業(yè)案例分析
2.3.1 IBM公司
（1）企業(yè)發(fā)展簡況分析
（2）企業(yè)業(yè)務范圍
（3）企業(yè)大數據平臺分析
（4）企業(yè)大數據業(yè)務市場布局
（5）企業(yè)大數據業(yè)務經營情況
（6）企業(yè)數據中心布局
（7）企業(yè)大數據業(yè)務典型客戶
2.3.2 Teradata公司
（1）企業(yè)發(fā)展簡況分析
（2）企業(yè)大數據技術分析
（3）企業(yè)業(yè)務經營情況分析
（4）企業(yè)大數據產品特點
（5）企業(yè)大數據業(yè)務典型客戶
2.3.3 Oracle公司
（1）企業(yè)發(fā)展簡況分析
（2）企業(yè)大數據技術分析
（3）企業(yè)大數據業(yè)務市場布局
（4）企業(yè)大數據業(yè)務經營情況
（5）企業(yè)數據庫產品分析
2.3.4 EMC易安信公司
（1）企業(yè)發(fā)展簡況分析
（2）企業(yè)大數據技術分析
（3）企業(yè)大數據業(yè)務市場布局
（4）企業(yè)大數據產品分析
2.3.5 Cisco公司
（1）企業(yè)發(fā)展簡況分析
（2）企業(yè)大數據技術分析
（3）企業(yè)大數據業(yè)務市場布局
（4）企業(yè)大數據業(yè)務經營情況
（5）企業(yè)大數據產品分析
2.4 全球工業(yè)大數據發(fā)展趨勢及前景
2.4.1 全球工業(yè)大數據發(fā)展趨勢分析
（1）技術趨向多樣化
（2）基于云的數據分析平臺將更趨完善
（3）數據分析集逐步擴大
2.4.2 全球工業(yè)大數據發(fā)展前景分析
第3章：中國工業(yè)大數據產業(yè)發(fā)展現狀分析
3.1 中國工業(yè)大數據產業(yè)發(fā)展現狀分析
3.1.1 工業(yè)大數據發(fā)展進程分析
3.1.2 工業(yè)大數據產業(yè)發(fā)展現狀分析
3.1.3 工業(yè)大數據市場規(guī)模分析
3.2 中國工業(yè)大數據市場競爭情況分析
3.2.1 工業(yè)大數據市場五力競爭分析
（1）行業(yè)現有競爭者分析
（2）行業(yè)潛在進入者威脅
（3）行業(yè)替代品威脅分析
（4）行業(yè)供應商議價能力分析
（5）行業(yè)購買者議價能力分析
（6）行業(yè)競爭情況總結
3.2.2 工業(yè)大數據市場行業(yè)競爭格局
3.2.3 工業(yè)大數據市場區(qū)域格局分析
3.3 中國工業(yè)大數據市場應用市場分析
3.3.1 中國工業(yè)大數據技術集成應用分析
3.3.2 中國工業(yè)大數據應用場景分析
（1）智能化設計
（2）智能化生產
（3）網絡化協(xié)同制造
（4）智能化服務
（5）個性化定制
3.3.3 中國工業(yè)大數據典型應用案例
（1）西航集團智能制造解決方案
（2）寶雞電氣智能工廠質量大數據
（3）電子行業(yè)智慧生產系統(tǒng)的工業(yè)大數據應用
（4）蘇州明志科技大數據輔助智能制造項目
（5）海爾集團互聯(lián)工廠制造大數據
3.4 中國工業(yè)大數據產業(yè)基地分析
3.4.1 國家大數據綜合試驗區(qū)
（1）先導試驗型綜試區(qū)
（2）跨區(qū)域類綜試區(qū)
（3）區(qū)域示范類綜試區(qū)
（4）基礎設施統(tǒng)籌發(fā)展類綜試區(qū)
3.4.2 中國工業(yè)大數據產業(yè)資源分布
3.4.3 國家工業(yè)大數據融合應用產業(yè)發(fā)展試點
3.5 中國工業(yè)大數據行業(yè)存在問題與發(fā)展建議
3.5.1 工業(yè)大數據發(fā)展存在的問題
（1）工業(yè)數據資源不豐富
（2）工業(yè)數據資產管理滯后
（3）工業(yè)數據孤島普遍存在
（4）工業(yè)數據應用還不深入
3.5.2 工業(yè)大數據發(fā)展相關建議
（1）強化關鍵技術，提升工業(yè)大數據平臺能力建設
（2）加強工業(yè)大數據管理體系建設，提升數據資源價值
（3）持續(xù)完善工業(yè)大數據標準體系，推動標準落地實施
（4）探索工業(yè)大數據創(chuàng)新應用示范，構建產業(yè)生態(tài)體系
第4章：中國工業(yè)大數據重點領域發(fā)展?jié)摿?BR>4.1 中國工業(yè)大數據在航空航天裝備制造領域的發(fā)展?jié)摿?BR>4.1.1 中國航空航天裝備制造市場規(guī)模分析
4.1.2 中國航空航天裝備制造行業(yè)大數據需求分析
4.1.3 中國航空航天裝備制造行業(yè)大數據需求區(qū)域分析
4.1.4 中國航空航天裝備制造行業(yè)大數據市場競爭分析
4.1.5 中國航空航天裝備制造行業(yè)大數據應用典型案例
4.1.6 中國航空航天裝備制造行業(yè)大數據發(fā)展?jié)摿Ψ治?BR>（1）中國航空裝備行業(yè)市場規(guī)模預測
（2）中國航空航天裝備制造行業(yè)大數據應用優(yōu)勢分析
（3）中國航空航天裝備制造行業(yè)大數據應用前景
4.2 中國工業(yè)大數據在信息通信設備制造領域的發(fā)展?jié)摿?BR>4.2.1 中國信息通信設備制造市場規(guī)模分析
4.2.2 中國信息通信設備制造行業(yè)大數據應用方向分析
4.2.3 中國信息通信設備制造行業(yè)大數據市場競爭分析
4.2.4 中國信息通信設備制造行業(yè)大數據發(fā)展?jié)摿Ψ治?BR>（1）中國信息通信設備制造市場規(guī)模及其預測
（2）中國信息通信設備制造行業(yè)大數據應用優(yōu)勢分析
（3）中國信息通信設備制造行業(yè)大數據應用趨勢分析
4.3 中國工業(yè)大數據在海洋工程裝備領域的發(fā)展?jié)摿?BR>4.3.1 中國海洋工程裝備行業(yè)市場現狀分析
4.3.2 中國海洋工程裝備行業(yè)大數據需求分析
（1）航運大數據
（2）船舶制造大數據
4.3.3 中國海洋工程裝備行業(yè)大數據需求區(qū)域分析
4.3.4 中國海洋工程裝備行業(yè)大數據應用典型案例
4.3.5 中國海洋工程裝備行業(yè)大數據發(fā)展?jié)摿Ψ治?BR>4.4 中國工業(yè)大數據在數控機床領域的發(fā)展?jié)摿?BR>4.4.1 中國數控機床市場現狀分析
4.4.2 中國數控機床行業(yè)大數據需求分析
4.4.3 中國數控機床行業(yè)大數據市場應用分析
4.4.4 中國數控機床行業(yè)大數據應用典型案例
4.4.5 中國數控機床行業(yè)大數據發(fā)展?jié)摿Ψ治?BR>（1）中國數控機床行業(yè)市場規(guī)模預測
（2）中國數控機床行業(yè)大數據應用優(yōu)勢分析
（3）中國數控機床行業(yè)大數據發(fā)展趨勢預測
4.5 中國工業(yè)大數據在醫(yī)療器械制造領域的發(fā)展?jié)摿?BR>4.5.1 中國醫(yī)療器械市場規(guī)模分析
4.5.2 中國醫(yī)療器械行業(yè)大數據需求分析
（1）醫(yī)療大數據需求分析
（2）醫(yī)療設備制造商大數據需求
4.5.3 中國醫(yī)療器械行業(yè)大數據需求區(qū)域分析
4.5.4 中國醫(yī)療器械大數據市場競爭分析
4.5.5 中國醫(yī)療器械行業(yè)大數據應用典型案例
（1）輔助診斷
（2）智能化
（3）集成及標準化平臺
4.5.6 中國醫(yī)療器械行業(yè)大數據發(fā)展?jié)摿Ψ治?BR>4.6 中國工業(yè)大數據在新能源汽車制造領域的發(fā)展?jié)摿?BR>4.6.1 中國新能源汽車制造市場規(guī)模分析
4.6.2 中國新能源汽車制造行業(yè)大數據需求情況分析
4.6.3 中國新能源汽車制造行業(yè)大數據需求區(qū)域分析
4.6.4 中國新能源汽車制造行業(yè)大數據應用典型案例
（1）聯(lián)想智能制造助力新能源汽車的發(fā)展
（2）華為云助力廣汽蔚來車聯(lián)網解決方案
4.6.5 中國新能源汽車制造行業(yè)大數據發(fā)展?jié)摿Ψ治?BR>（1）中國新能源汽車市場規(guī)模預測
（2）中國新能源汽車制造行業(yè)大數據應用優(yōu)勢分析
（3）中國新能源汽車制造行業(yè)大數據應用前景分析
4.7 中國工業(yè)大數據在軌道交通裝備制造領域的發(fā)展?jié)摿?BR>4.7.1 中國軌道交通建設情況
（1）城軌交通基礎設施建設
（2）城軌交通運營線路條數
（3）運營線路長度
4.7.2 中國軌道交通裝備制造行業(yè)大數據需求情況分析
4.7.3 中國軌道交通裝備制造行業(yè)大數據市場競爭分析
4.7.4 中國軌道交通裝備制造行業(yè)大數據應用典型案例
（1）浙江省臺州市智能交通管理解決方案
（2）廣州智能交通大數據體系實踐
4.7.5 中國軌道交通裝備制造行業(yè)大數據發(fā)展?jié)摿Ψ治?BR>4.8 中國工業(yè)大數據在其他領域的發(fā)展?jié)摿?BR>4.8.1 電力行業(yè)
（1）電力數據來源與特點
（2）應用方向
4.8.2 石油行業(yè)
（1）應用方向
（2）案例分析
第5章：中國工業(yè)大數據產業(yè)代表性企業(yè)案例分析
5.1 中國工業(yè)大數據企業(yè)發(fā)展概況分析
5.1.1 企業(yè)發(fā)展特征分析
5.1.2 企業(yè)發(fā)展整體狀況
5.1.3 企業(yè)區(qū)域分布情況
5.1.4 企業(yè)整體發(fā)展?jié)摿?BR>5.2 中國工業(yè)大數據代表性企業(yè)案例分析
5.2.1 華為技術有限公司
（1）企業(yè)發(fā)展簡況分析
（2）企業(yè)經營情況分析
（3）企業(yè)工業(yè)大數據研究概況
（4）企業(yè)工業(yè)大數據解決方案
（5）企業(yè)銷售渠道與網絡分析
（6）企業(yè)研發(fā)能力分析
（7）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析
（8）企業(yè)最新發(fā)展動向分析
5.2.2 北京東方國信科技股份有限公司
（1）企業(yè)發(fā)展簡況分析
（2）企業(yè)經營情況分析
（3）企業(yè)主營業(yè)務分析
（4）企業(yè)工業(yè)大數據解決方案
（5）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析
（6）企業(yè)最新發(fā)展動向分析
5.2.3 榮聯(lián)科技集團股份有限公司
（1）企業(yè)發(fā)展簡況分析
（2）企業(yè)經營情況分析
（3）企業(yè)研發(fā)能力分析
（4）企業(yè)工業(yè)大數據產品分析
（5）企業(yè)工業(yè)大數據解決方案
（6）企業(yè)銷售渠道與網絡分析
（7）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析
5.2.4 北京華勝天成科技股份有限公司
（1）企業(yè)發(fā)展簡況分析
（2）企業(yè)經營情況分析
（3）企業(yè)研發(fā)能力分析
（4）企業(yè)工業(yè)大數據產品與解決方案
（5）企業(yè)銷售渠道與網絡分析
（6）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析
5.2.5 北京永洪商智科技有限公司
（1）企業(yè)發(fā)展簡況分析
（2）企業(yè)經營情況分析
（3）企業(yè)工業(yè)大數據產品分析
（4）企業(yè)工業(yè)大數據解決方案
（5）企業(yè)銷售渠道與網絡分析
（6）企業(yè)典型客戶分析
（7）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析
5.2.6 廣州市海捷計算機科技有限公司
（1）企業(yè)發(fā)展簡況分析
（2）企業(yè)經營情況分析
（3）企業(yè)工業(yè)大數據產品分析
（4）企業(yè)工業(yè)大數據解決方案
（5）企業(yè)典型客戶分析
（6）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析
5.2.7 北京賽思信安技術股份有限公司
（1）企業(yè)發(fā)展簡況分析
（2）企業(yè)經營情況分析
（3）企業(yè)工業(yè)大數據技術分析
（4）企業(yè)工業(yè)大數據解決方案
（5）企業(yè)銷售渠道與網絡分析
（6）企業(yè)典型客戶分析
（7）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析
5.2.8 北京海蘭信數據科技股份有限公司
（1）企業(yè)發(fā)展簡況分析
（2）企業(yè)經營情況分析
（3）企業(yè)研發(fā)能力分析
（4）企業(yè)工業(yè)大數據解決方案
（5）企業(yè)銷售渠道與網絡分析
（6）企業(yè)典型客戶分析
（7）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析
5.2.9 上海漢得信息技術股份有限公司
（1）企業(yè)發(fā)展簡況分析
（2）企業(yè)經營情況分析
（3）企業(yè)大數據產品分析
（4）企業(yè)工業(yè)大數據解決方案
（5）企業(yè)銷售渠道與網絡分析
（6）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析
5.2.10 沈陽格微軟件有限責任公司
（1）企業(yè)發(fā)展簡況分析
（2）企業(yè)經營情況分析
（3）企業(yè)工業(yè)大數據產品與研發(fā)能力分析
（4）企業(yè)工業(yè)大數據解決方案
（5）企業(yè)發(fā)展優(yōu)劣勢分析
第6章：中國工業(yè)大數據產業(yè)發(fā)展前景與投資建議
6.1 中國工業(yè)大數據市場發(fā)展趨勢及前景
6.1.1 中國工業(yè)大數據市場發(fā)展趨勢分析
（1）工業(yè)大數據將成為智能制造和工業(yè)互聯(lián)網發(fā)展的核心
（2）根植行業(yè)、深耕場景將成為工業(yè)大數據企業(yè)發(fā)展的重要方向
（3）數據安全將成為企業(yè)智能化升級決策的重要依據
（4）數據資產管理將成為制造環(huán)節(jié)工業(yè)大數據價值挖掘的基礎
（5）搭建工業(yè)機理模型庫將成為工業(yè)大數據發(fā)展的重要路徑
（6）工業(yè)APP將成為工業(yè)大數據發(fā)展的重要業(yè)務載體
（7）構建數據閉環(huán)將成為制造企業(yè)創(chuàng)新業(yè)務模式的重要驅動力
（8）內生培養(yǎng)數據思維工程師將成為工業(yè)企業(yè)數字化人才團隊建設的主要手段
6.1.2 中國工業(yè)大數據市場發(fā)展前景預測
6.2 中國工業(yè)大數據市場投資情況分析
6.2.1 中國工業(yè)大數據市場投資方式及主體
（1）行業(yè)投資方式
（2）行業(yè)主要投資主體及其優(yōu)勢分析
6.2.2 中國工業(yè)大數據市場投資現狀
（1）行業(yè)投資數量及金額變化情況
（2）行業(yè)投資事件匯總
（3）行業(yè)投資輪次分布
6.3 中國工業(yè)大數據市場投資機會及建議
6.3.1 中國工業(yè)大數據市場投資機會分析
（1）行業(yè)投資熱潮分析
（2）行業(yè)投資推動因素
6.3.2 中國工業(yè)大數據市場投資策略建議
（1）行業(yè)投資方式策略
（2）行業(yè)投資領域策略
（3）行業(yè)產品創(chuàng)新策略
（4）行業(yè)營銷模式策略
圖表目錄
圖表1：工業(yè)大數據的來源
圖表2：工業(yè)大數據的雙重屬性
圖表3：工業(yè)大數據的特征
圖表4：工業(yè)大數據價值分析
圖表5：智能制造標準體系結構
圖表6：智能制造標準體系-智能賦能技術標準
圖表7：工業(yè)互聯(lián)網平臺功能架構圖
圖表8：工業(yè)互聯(lián)網標準體系框架
圖表9：工業(yè)大數據與商務大數據的區(qū)別
圖表10：工業(yè)大數據與工業(yè)云的關系
圖表11：工業(yè)1.0-“工業(yè)4.0”發(fā)展歷程分析
圖表12：工業(yè)1.0-“工業(yè)4.0”發(fā)展階段概況
圖表13：“工業(yè)4.0”生態(tài)系統(tǒng)
圖表14：“工業(yè)4.0”三個關鍵
圖表15：“工業(yè)4.0”的制造服務模式
圖表16：關于“工業(yè)4.0”的“6M+6C”煎蛋理論
圖表17：各國關于“工業(yè)4.0”相關發(fā)展戰(zhàn)略分析
圖表18：美德日和中國三類企業(yè)認為工業(yè)4.0將提高競爭力的比例（單位：%）
圖表19：工業(yè)大數據對“工業(yè)4.0”的支撐
圖表20：我國工業(yè)大數據標準體系框架
圖表21：我國工業(yè)大數據標準明細表
圖表22：截至2023年我國工業(yè)大數據行業(yè)相關政策匯總
圖表23：工信部關于我國工業(yè)大數據發(fā)展目標規(guī)劃
圖表24：中國制造2025主要內容與核心
圖表25：中國制造2025發(fā)展戰(zhàn)略任務和重點內容
圖表26：2023-2028年制造業(yè)主要指標
圖表27：《關于工業(yè)大數據發(fā)展的指導意見》分析
圖表28：工業(yè)大數據技術參考架構
圖表29：5G對工業(yè)物聯(lián)網帶來的影響分析
圖表30：2015-2023年全球大數據儲量及其增長情況（單位：ZB，%）
圖表31：2023年全球大數據及工業(yè)大數據市場規(guī)模測算（單位：億美元，%）
圖表32：全球工業(yè)大數據市場競爭格局示意圖
圖表33：全球工業(yè)大數據應用場景匯總
圖表34：美國AMP計劃關鍵措施
圖表35：美國工業(yè)大數據市場相關政策匯總
圖表36：美國大數據產業(yè)企業(yè)類型
圖表37：美國工業(yè)大數據應用場景分析
圖表38：歐洲工業(yè)大數據市場相關政策匯總
圖表39：歐盟工業(yè)戰(zhàn)略中有關大數據的重點內容
圖表40：歐盟工業(yè)數字化轉型的主要做法
圖表41：歐洲工業(yè)大數據市場代表廠商
圖表42：日本工業(yè)大數據市場相關政策匯總
圖表43：2016-2023年日本工業(yè)大數據市場規(guī)模圖（單位：億日元）
圖表44：IBM大數據平臺產品簡介
圖表45：IBM大數據平臺組件
圖表46：IBM大數據業(yè)務市場布局線路
圖表47：2019-2023年IBM財務狀況表（單位：百萬美元）
圖表48：IBM數據中心分布情況
圖表49：IBM大數據業(yè)務典型客戶
圖表50：2019-2023年Teradata經營狀況關鍵指標（單位：百萬美元）
圖表51：Teradata的大數據產品特點
圖表52：Teradata國內典型客戶代表
圖表53：Oracle公司基本信息表
圖表54：ORACLE大數據技術
圖表55：甲骨文大數據業(yè)務發(fā)展歷程
圖表56：Oracle的業(yè)務布局
圖表57：2019-2023財年Oracle公司利潤表（單位：百萬美元）
圖表58：Oracle的數據庫產品
圖表59：Oracle大數據產品不同版本的演化
圖表60：EMC大數據技術
圖表61：EMC大數據業(yè)務市場布局
圖表62：EMC大數據產品線
圖表63：CiscoSystmes大數據業(yè)務市場布局
圖表64：2019-2023年財年CiscoSystems財務經營狀況（單位：百萬美元）
圖表65：CiscoSystems大數據產品分析
圖表66：工業(yè)大數據現有技術與工具的接受度與增長率（單位：%）
圖表67：基于云的數據分析平臺框架（示意圖）
圖表68：2024-2030年全球大數據市場規(guī)模預測（單位：億美元）
圖表69：2024-2030年全球工業(yè)大數據市場規(guī)模預測（單位：億美元，%）
圖表70：中國工業(yè)大數據產業(yè)發(fā)展進程分析
圖表71：2018-2023年中國大數據產業(yè)市場規(guī)模情況（單位：億元，%）
圖表72：2023年中國大數據產業(yè)行業(yè)應用結構
圖表73：2018-2023年我國工業(yè)大數據市場規(guī)模（單位：億元，%）
圖表74：工業(yè)大數據產業(yè)現有企業(yè)的競爭分析
圖表75：工業(yè)大數據產業(yè)潛在進入者威脅分析
圖表76：工業(yè)大數據產業(yè)購買者議價能力分析
圖表77：工業(yè)大數據產業(yè)競爭情況總結
圖表78：中國工業(yè)大數據市場競爭格局
圖表79：中國工業(yè)大數據區(qū)域競爭格局
圖表80：2023年中國工業(yè)大數據應用指數TOP10省份（單位：%）
圖表81：工業(yè)大數據技術集成應用分析
圖表82：中國工業(yè)大數據典型應用場景
圖表83：系統(tǒng)整體應用架構
圖表84：智能制造部署架構圖（包括多個分布式數控分廠和車間）
圖表85：西航集團智能制造解決方案應用效果
圖表86：質量大數據分析系統(tǒng)
圖表87：智慧生產系統(tǒng)功能劃分
圖表88：整體網絡化智能化車間
圖表89：典型應用場景圖
圖表90：平臺總體架構圖
圖表91：海爾集團互聯(lián)工廠制造大數據解決方案應用效果
圖表92：大數據產業(yè)國家綜合試驗區(qū)分布情況
圖表93：2023年中國大數據產業(yè)資源分布
圖表94：2023年中國工業(yè)大數據融合應用示范項目（工業(yè)現場方向）
圖表95：2023年中國工業(yè)大數據融合應用示范項目（企業(yè)應用方向）
圖表96：2023年中國工業(yè)大數據融合應用示范項目（重點行業(yè)方向）
圖表97：大數據在工業(yè)領域的應用分析
圖表98：2019-2023年中國航空裝備上市公司營業(yè)收入及其增長情況（單位：億元，%）
圖表99：我國航空航天裝備制造行業(yè)大數據需求分析
圖表100：中國航空裝備產業(yè)大數據需求區(qū)域分布情況
圖表101：中國代表性航空裝備產業(yè)大數據企業(yè)情況
圖表102：2024-2030年中國航空裝備行業(yè)上市公司營業(yè)收入預測（單位：億元）
圖表103：航空工業(yè)大數據應用優(yōu)勢分析
圖表104：2018-2023年中國通信設備制造行業(yè)營業(yè)收入累計同比走勢圖（單位：%）
圖表105：中國信息通信設備制造行業(yè)大數據應用方向
圖表106：我國通信設備制造行業(yè)大數據市場代表性企業(yè)
圖表107：2024-2030年中國5G通信市場規(guī)模預測（單位：億元，%）
圖表108：2019-2023年全國規(guī)上海洋工程專用設備制造企業(yè)主營業(yè)務收入情況（單位：億元）
圖表109：我國重點海洋工程裝備企業(yè)分布
圖表110：2019-2023年數控金屬切削機床產量情況（單位：萬臺，%）
圖表111：2018-2023年數控金屬成形機床產量情況（單位：萬臺）
圖表112：2018-2023年數控機床行業(yè)產業(yè)規(guī)模情況（單位：億元，%）
圖表113：中國數控機床行業(yè)下游應用領域分析
圖表114：西門子機床數字化系統(tǒng)——Sinumerik One的優(yōu)勢及特點
圖表115：中國數控機床發(fā)展機遇分析
圖表116：2024-2030年中國數控機床行業(yè)市場規(guī)模及預測（單位：億元）
圖表117：中國數控機床行業(yè)大數據應用優(yōu)勢分析
圖表118：2019-2023年中國醫(yī)療器械市場規(guī)模（單位：億元）
圖表119：中國醫(yī)療設備企業(yè)關注的數據類型
圖表120：2016-2023年我國可穿戴便攜移動醫(yī)療設備市場規(guī)模（單位：億元，%）

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