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正文目录
1 制造业预测性维护市场概述13
1.1 制造业预测性维护市场概述13
1.2 不同产品类型制造业预测性维护分析13
1.2.1 预测性维护软件13
1.2.2 预测性维护服务14
1.3 全球制造业预测性维护规模分析17
1.3.1 全球制造业预测性维护规模分析17
1.3.2 中国制造业预测性维护规模分析18
1.4 全球不同产品类型制造业预测性维护规模及预测(2017-2028)20
1.4.1 全球不同产品类型制造业预测性维护规模及市场份额(2017-2022)20
1.4.2 全球不同产品类型制造业预测性维护规模预测(2022-2028)22
1.5 中国不同产品类型制造业预测性维护规模及预测(2015-2027)23
1.5.1 中国不同产品类型制造业预测性维护规模及市场份额(2017-2022)23
1.5.2 中国不同产品类型制造业预测性维护规模预测(2022-2028)26
2 制造业预测性维护不同应用分析28
2.1 从不同应用,制造业预测性维护主要包括如下几个方面28
2.1.1 汽车行业28
2.1.2 航空航天与国防30
2.1.3 工业设备30
2.1.4 电子产品33
2.1.5 其他35
2.2 全球市场不同应用制造业预测性维护规模对比(2017 VS 2021 VS 2028)37
2.3 全球不同应用制造业预测性维护规模及预测(2017-2028)38
2.3.1 全球不同应用制造业预测性维护规模及市场份额(2017-2022)38
2.3.2 全球不同应用制造业预测性维护规模预测(2022-2028)40
2.4 中国不同应用制造业预测性维护规模及预测(2017-2028)42
2.4.1 中国不同应用制造业预测性维护规模及市场份额(2017-2022)42
2.4.2 中国不同应用制造业预测性维护规模预测(2022-2028)44
3 全球制造业预测性维护主要地区分析46
3.1 全球主要地区制造业预测性维护市场规模分析:2017VS 2021 VS 202846
3.1.1 全球主要地区制造业预测性维护规模及份额(2017-2022年)46
3.1.2 全球主要地区制造业预测性维护规模及份额预测(2022-2028)48
3.2 北美制造业预测性维护市场规模及预测(2017-2028)49
3.3 欧洲制造业预测性维护市场规模及预测(2017-2028)50
3.4 亚太制造业预测性维护市场规模及预测(2017-2028)52
3.5 南美制造业预测性维护市场规模及预测(2017-2028)53
3.6 中国制造业预测性维护市场规模及预测(2017-2028)55
4 全球制造业预测性维护主要企业分析57
4.1 全球主要企业制造业预测性维护规模及市场份额57
4.2 全球主要企业总部、主要市场区域、进入制造业预测性维护市场日期、提供的产品及服务57
4.3 全球制造业预测性维护主要企业竞争态势及未来趋势65
4.3.1 全球制造业预测性维护第一梯队、第二梯队和第三梯队企业及市场份额(2020VS 2021)65
4.3.2 2021年全球排名前五和前十制造业预测性维护企业市场份额65
4.4 市场动态分析66
4.5 制造业预测性维护全球领先企业SWOT分析67
5 中国制造业预测性维护主要企业分析69
5.1 中国制造业预测性维护规模及市场份额(2017-2028)69
5.2 中国Top 5生产商市场份额70
5.3 中国制造业预测性维护企业市场动态70
6 制造业预测性维护主要企业概况分析76
6.1 IBM76
6.1.1 IBM公司信息、总部、制造业预测性维护市场地位以及主要的竞争对手76
6.1.2 公司制造业预测性维护产品及服务介绍77
6.1.3 公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)77
6.1.4 公司简介及主要业务78
6.2 GE80
6.2.1 GE公司信息、总部、制造业预测性维护市场地位以及主要的竞争对手80
6.2.2 公司制造业预测性维护产品及服务介绍81
6.2.3 公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)82
6.2.4 公司简介及主要业务82
6.3 Oracle83
6.3.1 Oracle公司信息、总部、制造业预测性维护市场地位以及主要的竞争对手83
6.3.2 公司制造业预测性维护产品及服务介绍84
6.3.3 公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)84
6.3.4 公司简介及主要业务85
6.4 SAP87
6.4.1 SAP公司信息、总部、制造业预测性维护市场地位以及主要的竞争对手87
6.4.2 公司制造业预测性维护产品及服务介绍88
6.4.3 公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)88
6.4.4 公司简介及主要业务89
6.5 Software AG90
6.5.1 Software AG公司信息、总部、制造业预测性维护市场地位以及主要的竞争对手90
6.5.2 公司制造业预测性维护产品及服务介绍91
6.5.3 公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)91
6.5.4 公司简介及主要业务91
6.6 Siemens92
6.6.1 Siemens公司信息、总部、制造业预测性维护市场地位以及主要的竞争对手92
6.6.2 公司制造业预测性维护产品及服务介绍93
6.6.3 公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)94
6.6.4 公司简介及主要业务94
6.7 Schneider Electric96
6.7.1 Schneider Electric公司信息、总部、制造业预测性维护市场地位以及主要的竞争对手96
6.7.2 公司制造业预测性维护产品及服务介绍97
6.7.3 公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)98
6.7.4 公司简介及主要业务99
6.8 Rockwell Automation99
6.8.1 Rockwell Automation公司信息、总部、制造业预测性维护市场地位以及主要的竞争对手99
6.8.2 公司制造业预测性维护产品及服务介绍100
6.8.3 公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)101
6.8.4 公司简介及主要业务102
6.9 eMaint Enterprises102
6.9.1 eMaint Enterprises公司信息、总部、制造业预测性维护市场地位以及主要的竞争对手102
6.9.2 公司制造业预测性维护产品及服务介绍103
6.9.3 公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)104
6.9.4 公司简介及主要业务104
6.10 ManagerPlus105
6.10.1 公司制造业预测性维护产品及服务介绍105
6.10.2 公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)105
6.11 Corrigo105
6.11.1 公司制造业预测性维护产品及服务介绍105
6.11.2 公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)106
6.12 Maintenance Connection106
6.12.1 Maintenance Connection基本信息、制造业预测性维护生产基地、总部、竞争对手及市场地位106
6.12.2 公司制造业预测性维护产品及服务介绍107
6.12.3 公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)108
6.12.4 公司简介及主要业务108
6.13 Hippo109
6.13.1 公司制造业预测性维护产品及服务介绍109
6.13.2 公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)110
6.14 Infor110
6.14.1 Infor基本信息、制造业预测性维护生产基地、总部、竞争对手及市场地位110
6.14.2 公司制造业预测性维护产品及服务介绍111
6.14.3 公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)112
6.14.4 公司简介及主要业务112
6.15 Dassault Systemes (IQMS)113
6.15.1 Dassault Systemes (IQMS)基本信息、制造业预测性维护生产基地、总部、竞争对手及市场地位113
6.15.2 公司制造业预测性维护产品及服务介绍114
6.15.3 公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)114
6.15.4 公司简介及主要业务115
6.16 Dude Solutions116
6.16.1 公司制造业预测性维护产品及服务介绍116
6.16.2 公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)116
6.17 Mpulse116
6.18 Building Engines117
6.18.1 Building Engines基本信息、制造业预测性维护生产基地、总部、竞争对手及市场地位117
6.18.2 公司制造业预测性维护产品及服务介绍118
6.18.3 公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)118
6.18.4 公司简介及主要业务119
7 制造业预测性维护行业动态分析120
7.1 制造业预测性维护行业背景、发展历史、现状及趋势120
7.1.1 发展历程、重要时间节点及重要事件120
7.1.2 行业目前现状分析121
7.1.3 未来潜力及发展方向124
7.2 制造业预测性维护发展机遇、挑战及潜在风险124
7.2.1 制造业预测性维护当前及未来发展机遇124
7.2.2 制造业预测性维护发展的推动因素、有利条件125
7.2.3 制造业预测性维护市场不利因素、风险及挑战分析127
8 研究结果132
9 研究方法与数据来源136
9.1 研究方法136
9.2数据来源137
9.1二手信息来源137
9.2一手信息来源137
9.3数据交互验证138
图表目录
图表1:2017-2028年全球制造业预测性维护行业市场规模及预测17
图表2:2017-2028年中国制造业预测性维护行业市场规模及预测18
图表3:2017-2022年全球市场制造业预测性维护不同产品类型制造业预测性维护市场规模20
图表4:2017-2022年全球市场制造业预测性维护不同产品类型制造业预测性维护市场规模市场份额21
图表5:2022-2028年全球市场制造业预测性维护不同产品类型制造业预测性维护市场规模预测22
图表6:2017-2022年中国市场制造业预测性维护不同产品类型制造业预测性维护市场规模24
图表7:2017-2022年中国市场制造业预测性维护不同产品类型制造业预测性维护市场规模市场份额25
图表8:2022-2028年中国市场制造业预测性维护不同产品类型制造业预测性维护市场规模预测26
图表9:设备预测性系统的价值34
图表10:2017-2028年全球市场制造业预测性维护不同应用制造业预测性维护市场规模37
图表11:2017-2022年全球市场制造业预测性维护不同应用制造业预测性维护市场规模38
图表12:2017-2022年全球市场制造业预测性维护不同应用制造业预测性维护市场规模市场份额39
图表13:2022-2028年全球市场制造业预测性维护不同应用制造业预测性维护市场规模预测40
图表14:2017-2022年中国市场制造业预测性维护不同应用制造业预测性维护市场规模42
图表15:2017-2022年中国市场制造业预测性维护不同应用制造业预测性维护市场规模市场份额43
图表16:2022-2028年中国市场制造业预测性维护不同应用制造业预测性维护市场规模预测44
图表17:2017-2022年全球主要地区制造业预测性维护市场规模46
图表18:2017-2022年全球主要地区制造业预测性维护市场规模市场份额47
图表19:2022-2028年全球主要地区制造业预测性维护市场规模预测48
图表20:2017-2028年北美制造业预测性维护行业市场规模及预测49
图表21:2017-2028年欧洲制造业预测性维护行业市场规模及预测51
图表22:2017-2028年亚太制造业预测性维护行业市场规模及预测52
图表23:2017-2028年南美制造业预测性维护行业市场规模及预测53
图表24:2017-2028年中国制造业预测性维护行业市场规模及预测55
图表25:2020 vs2021年全球市场制造业预测性维护主要厂商市场规模及市场份额57
图表26:美国市场上预测性维护领域前十大企业名单58
图表27:美国之外的十大预测性维护软件公司61
图表28:全球市场制造业预测性维护主要厂商占比(2020VS 2021)65
图表29:2021年全球排名前五和前十制造业预测性维护企业市场份额65
图表30:制造业预测性维护全球领先企业SWOT分析68
图表31:2017-2028年中国制造业预测性维护行业市场规模及市场份额预测69
图表32:中国排名前五制造业预测性维护企业市场份额(2019 VS 2020)70
图表33:“预测性维修”的成本高的原因71
图表34:ZETA AIoT预测性维护技术路径73
图表35:“机理+AI”算法74
图表36:纵行科技ZETA Edge-AI智能终端75
图表37:IBM公司基本信息介绍、总部、销售区域、竞争对手及市场地位76
图表38:2021年IBM公司制造业预测性维护服务市场应用比例77
图表39:IBM公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)77
图表40:IBM公司简介及主要业务78
图表41:GE公司基本信息介绍、总部、销售区域、竞争对手及市场地位80
图表42:2021年GE公司制造业预测性维护服务市场应用比例81
图表43:GE公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)82
图表44:GE公司简介及主要业务82
图表45:Oracle公司基本信息介绍、总部、销售区域、竞争对手及市场地位83
图表46:2021年Oracle公司制造业预测性维护服务市场应用比例84
图表47:Oracle公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)84
图表48:Oracle公司简介及主要业务85
图表49:SAP公司基本信息介绍、总部、销售区域、竞争对手及市场地位87
图表50:2021年SAP公司制造业预测性维护服务市场应用比例88
图表51:SAP公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)88
图表52:SAP公司简介及主要业务89
图表53:图表Software AG公司基本信息介绍、总部、销售区域、竞争对手及市场地位90
图表54:2021年Software AG公司制造业预测性维护服务市场应用比例91
图表55:Software AG公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)91
图表56:Software AG公司简介及主要业务91
图表57:Siemens公司基本信息介绍、总部、销售区域、竞争对手及市场地位92
图表58:2021年Siemens公司制造业预测性维护服务市场应用比例93
图表59:Siemens公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)94
图表60:Siemens公司简介及主要业务94
图表61:Schneider Electric公司基本信息介绍、总部、销售区域、竞争对手及市场地位96
图表62:2021年Schneider Electric公司制造业预测性维护服务市场应用比例98
图表63:Schneider Electric公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)98
图表64:Schneider Electric公司简介及主要业务99
图表65:Rockwell Automation公司基本信息介绍、总部、销售区域、竞争对手及市场地位99
图表66:2021年Rockwell Automation公司制造业预测性维护服务市场应用比例101
图表67:Rockwell Automation公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)101
图表68:Rockwell Automation公司简介及主要业务102
图表69:eMaint Enterprises公司基本信息介绍、总部、销售区域、竞争对手及市场地位102
图表70:2021年eMaint Enterprises公司制造业预测性维护服务市场应用比例103
图表71:eMaint Enterprises公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)104
图表72:eMaint Enterprises公司简介及主要业务104
图表73:2021年ManagerPlus公司制造业预测性维护服务市场应用比例105
图表74:ManagerPlus公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)105
图表75:2021年Corrigo公司制造业预测性维护服务市场应用比例105
图表76:Corrigo公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)106
图表77:Maintenance Connection公司基本信息介绍、总部、销售区域、竞争对手及市场地位106
图表78:2021年Maintenance Connection公司制造业预测性维护服务市场应用比例107
图表79:Maintenance Connection公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)108
图表80:Maintenance Connection公司简介及主要业务108
图表81:2021年Hippo公司制造业预测性维护服务市场应用比例109
图表82:Hippo公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)110
图表83:Infor公司基本信息介绍、总部、销售区域、竞争对手及市场地位110
图表84:2021年Infor公司制造业预测性维护服务市场应用比例111
图表85:Infor公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)112
图表86:Infor公司简介及主要业务112
图表87:Dassault Systemes公司基本信息介绍、总部、销售区域、竞争对手及市场地位113
图表88:2021年Dassault Systemes公司制造业预测性维护服务市场应用比例114
图表89:Dassault Systemes公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)114
图表90:Dassault Systemes公司简介及主要业务115
图表91:2021年Dude Solutions公司制造业预测性维护服务市场应用比例116
图表92:Dude Solutions公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)116
图表93:Building Engines公司基本信息介绍、总部、销售区域、竞争对手及市场地位117
图表94:2021年Building Engines公司制造业预测性维护服务市场应用比例118
图表95:Building Engines公司制造业预测性维护收入及毛利率(2017-2022年)118
图表96:Building Engines公司简介及主要业务119
图表97:预测性维护优势123
图表98:预测性维护对于制造业会带来五大优势126
图表99:研究范围136
图表100:关键采访目标137
图表101:自下而上及自上而下验证139
图表102:资料三角测定139
购买人 | 会员级别 | 数量 | 属性 | 购买时间 |
---|
报告研究方法
报告主要采用的分析方法和模型包括但不限于:- 波特五力模型分析法- SWOT分析法- PEST分析法- 图表分析法- 比较与归纳分析法- 定量分析法- 预测分析法- 风险分析法……报告运用和涉及的行业研究理论包括但不限于:- 产业链理论- 生命周期理论- 产业布局理论- 进入壁垒理论- 产业风险理论- 投资价值理论……数据来源报告统计数据主要来自智研瞻产业研究院、国家统计局、地方统计局、海关总署、行业协会、工信部数据等有关部门和第三方数据库;部分数据来自业内企业、专家、资深从业人员交流访谈;消费者偏好数据来自问卷调查统计与抽样统计;公开信息资料来自有相关部门网站、期刊文献网站、科研院所与高校文献;其他数据来源包括但不限于:联合国相关统计网站、海外国家统计局与相关部门网站、其他国内外同业机构公开发布资料、国外统计机构与民间组织等等。
报告研究基于研究团队收集到的大量一手和二手信息,研究过程综合考虑行业各种影响因素,包括市场环境、产业政策、历史数据、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。
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、产业链和商业模式等方面的内容,整合行业、市场、企业、渠道、用户等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、进出口及市场需求特征等,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。
智研瞻产业研究院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,需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、分析测算得相关产业研究成果。