1.1　工業大數據相關概念
1.1.1　工業大數據的定義
1.1.2　工業大數據的屬性
1.1.3　工業大數據的邊界
1.2　工業大數據與相關概念的關系
1.2.1　與大數據的關系
1.2.2　與智能制造的關系
1.2.3　與工業互聯網的關系
1.3　工業大數據的產生
1.3.1　數據類型
1.3.2　產生主體
1.3.3　發展趨勢
1.4　工業大數據應用價值
1.4.1　推動工業化進程
1.4.2　促進信息化發展
1.4.3　推進新工業革命
1.4.4　推動制造業升級

2.1　經濟因素
2.1.1　宏觀經濟概況
2.1.2　工業運行情況
2.1.3　經濟轉型升級
2.1.4　宏觀經濟展望
2.2　信息化發展
2.2.1　信息基礎設施建設
2.2.2　信息消費發展現狀
2.2.3　網信產業發展狀況
2.2.4　信息技術研發創新
2.2.5　區域信息化的水平
2.3　兩化融合
2.3.1　兩化融合發展水平
2.3.2　兩化融合區域分布
2.3.3　兩化融合發展規劃

3.1　政策體系
3.1.1　監管體系
3.1.2　政策匯總
3.1.3　行業標準
3.1.4　政策規劃
3.2　政策解讀
3.2.1　工業數據分類分級指南
3.2.2　工業大數據發展指導意見
3.2.3　工業互聯網創新行動計劃
3.2.4　推動工業互聯網發展通知
3.3　政策影響
3.3.1　政策引導下行業的發展方向
3.3.2　政策為行業帶來的發展機遇
3.3.3　新形勢下行業政策建議

4.1　大數據產業鏈構成分析
4.1.1　大數據產業鏈結構
4.1.2　大數據產業鏈領域
4.1.3　產業鏈價值流動方向
4.2　2022-2024年中國大數據產業發展綜述
4.2.1　大數據產業概念分析
4.2.2　大數據發展的必然性
4.2.3　大數據產業驅動主體
4.2.4　大數據產業發展階段
4.2.5　數字經濟的發展水平
4.2.6　大數據總體市場規模
4.2.7　地區大數據產業聯盟
4.3　2022-2024年大數據產業競爭格局
4.3.1　產業競爭主體分類
4.3.2　競爭企業資本層次
4.3.3　產業百強企業統計
4.3.4　創新場景應用服務商
4.3.5　互聯網企業布局狀況
4.3.6　大數據應用領域競爭
4.3.7　產業競爭趨勢展望
4.4　2022-2024年中國大數據市場供需分析
4.4.1　大數據市場供給結構介紹
4.4.2　主要行業大數據需求狀況
4.4.3　企業大數據的應用及需求
4.4.4　大數據細分領域需求場景
4.4.5　大數據熱點領域需求分析
4.4.6　數據小型機市場需求分析
4.5　中國大數據產業發展存在的問題
4.5.1　面臨挑戰分析
4.5.2　核心技術薄弱
4.5.3　數據相關問題
4.5.4　數據安全問題
4.5.5　人才供需問題
4.6　中國大數據產業發展的策略建議
4.6.1　推進研發應用
4.6.2　避免過度建設
4.6.3　提高數據安全
4.6.4　地區發展思路
4.6.5　推動標準建設
4.6.6　打破信息孤島

5.1　工業大數據發展綜述
5.1.1　產業鏈條分析
5.1.2　產業發展歷程
5.1.3　產業發展周期
5.1.4　產業發展現狀
5.2　2022-2024年中國工業大數據市場運行分析
5.2.1　市場發展規模
5.2.2　用戶行業結構
5.2.3　產品結構分析
5.2.4　市場用戶類型
5.2.5　市場投資狀況
5.2.6　市場發展形勢
5.3　中國工業大數據發展存在的問題
5.3.1　工業數據資源不夠豐富
5.3.2　工業數據資產管理滯后
5.3.3　工業數據孤島普遍存在
5.3.4　工業數據應用不夠深入
5.4　中國工業大數據發展對策建議
5.4.1　提升工業大數據平臺能力建設
5.4.2　加強工業大數據管理體系建設
5.4.3　持續完善工業大數據標準體系
5.4.4　探索工業大數據創新應用示范

6.1　工業大數據參考架構
6.1.1　數據參考架構
6.1.2　技術參考架構
6.1.3　平臺參考架構
6.2　工業大數據管理技術分析
6.2.1　工業大數據的采集技術
6.2.2　多源異構數據管理技術
6.2.3　多模態數據的集成技術
6.2.4　工業大數據技術的趨勢
6.3　工業大數據分析技術介紹
6.3.1　時序模式分析技術
6.3.2　工業知識圖譜技術
6.3.3　多源數據融合分析
6.4　工業大數據標準體系建設
6.4.1　工業大數據標準化的基礎
6.4.2　工業大數據標準體系框架
6.4.3　工業大數據標準明細匯總
6.4.4　工業大數據重點標準描述

7.1　全球主要國家工業4.0發展戰略
7.1.1　美國
7.1.2　德國
7.1.3　法國
7.1.4　中國
7.2　工業4.0發展概況
7.2.1　工業4.0基本內涵
7.2.2　工業4.0產生背景
7.2.3　工業4.0發展歷程
7.2.4　中國工業4.0優勢
7.3　工業4.0落地戰略分析
7.3.1　工業4.0架構
7.3.2　信息網絡系統
7.3.3　核心系統集成
7.3.4　大數據利用分析
7.4　2022-2024年中國工業4.0發展進程
7.4.1　工業4.0重點發展領域
7.4.2　工業4.0發展模式分析
7.4.3　推動工業4.0發展舉措
7.4.4　工業4.0的相關技術
7.4.5　工業4.0未來發展藍圖
7.5　中國制造2025解讀分析
7.5.1　中國制造2025重點任務
7.5.2　中國制造2025重點領域
7.5.3　工業4.0與中國制造2025
7.6　工業大數據是中國工業4.0的重要部分
7.6.1　工業大數據是工業4.0的基礎
7.6.2　工業大數據對工業4.0的作用
7.6.3　工業4.0對工業大數據的需求
7.6.4　工業4.0中工業大數據的應用

8.1　工業大數據的主要應用領域
8.1.1　在設計領域的應用
8.1.2　優化生產過程中
8.1.3　預測產品需求
8.1.4　優化工業供應鏈
8.1.5　強化工業綠色發展
8.2　工業大數據的典型應用場景
8.2.1　智能化設計
8.2.2　智能化生產
8.2.3　網絡化協同制造
8.2.4　智能化服務
8.2.5　個性化定制
8.3　工業大數據企業應用案例分析
8.3.1　福特公司
8.3.2　恒逸石化
8.3.3　海爾集團
8.3.4　金風科技
8.4　工業大數據的應用價值分析
8.4.1　優化企業現有業務
8.4.2　促進企業升級轉型
8.4.3　促進中小企業創新

9.1　智能制造
9.1.1　智能制造發展階段
9.1.2　智能制造發展特征
9.1.3　智能制造發展規模
9.1.4　智能制造產業集群
9.1.5　智能制造試點項目
9.1.6　智能制造發展態勢
9.2　智能裝備
9.2.1　智能裝備運行特征
9.2.2　智能裝備產業布局
9.2.3　智能裝備競爭格局
9.2.4　智能裝備項目動態
9.2.5　智能裝備發展機遇
9.2.6　存在的問題及對策
9.3　智能工廠
9.3.1　智能工廠基本框架
9.3.2　智能工廠基本特征
9.3.3　智能工廠建設模式
9.3.4　智能工廠解決方案
9.3.5　智能工廠建設現狀
9.3.6　催生新業態新模式
9.3.7　智能工廠發展趨勢
9.4　工業物聯網
9.4.1　全球工業物聯網規模
9.4.2　國內工業物聯網規模
9.4.3　工業物聯網應用領域
9.4.4　工業物聯網應用模式
9.4.5　工業物聯網應用場景

10.1　中國工業大數據投融資現狀
10.1.1　龍頭企業動向
10.1.2　融資規模分布
10.1.3　融資輪次分析
10.2　中國工業大數據產業投資方向
10.2.1　工業大數據平臺企業
10.2.2　開發工業APP的企業
10.2.3　工業機理模型建設企業
10.2.4　具有制造基因的企業
10.2.5　產業投資價值企業
10.3　中國工業大數據行業投資風險
10.3.1　宏觀經濟不振風險
10.3.2　政策不及預期風險
10.3.3　發展動力不足風險
10.4　中國工業大數據行業投資建議
10.4.1　行業投資建議
10.4.2　企業投資建議

11.1　工業大數據行業發展前景展望
11.1.1　大數據行業發展趨勢
11.1.2　工業大數據應用前景
11.1.3　工業大數據發展趨勢
11.2　2024-2028年中國工業大數據行業預測分析
11.2.1　2024-2028年中國工業大數據行業影響因素分析
11.2.2　2024-2028年中國大數據產業規模預測
11.2.3　2024-2028年中國工業大數據市場規模預測
附錄
附錄一：工業和信息化部關于工業大數據發展的指導意見
附錄二：工業數據分類分級指南（試行）