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第一章 行业发展概况

所谓工业4.0(Industry 4.0),是基于工业发展的不同阶段作出的划分。按照共识,工业1.0是蒸汽机时代,工业2.0是电气化时代,工业3.0是信息化时代,工业4.0则是利用信息化技术促进产业变革的时代,也就是智能化时代。工业4.0行业发展调研报告怎么写:免费分享发展现状及趋势分析报告模板

1.1 工业革命发展

第一次工业革命始于 18 世纪末的英国,通过使用水力和蒸汽动力来取代纯人力和畜力,帮助实现了大规模生产。 成品是由机器制造,而非手工辛苦生产出来。

一个世纪以后,第二次工业革命引入了流水线,并使用了石油、天然气和电能。 这些新型能源加上通过电话和电报进行的更先进通信手段,为制造流程带来大规模生产和一定程度的自动化。

第三次工业革命始于 20 世纪中叶,在制造流程中增加了计算机、先进的远程通信和数据分析技术。 工厂的数字化首先要将可编程逻辑控制器 (PLC) 嵌入机器,帮助一些流程实现自动化,并收集和共享数据。

我们现在正处于第四次工业革命,也称为工业 4.0。其特征是提高了自动化程度并采用智慧机器和智慧工厂,利用有根据的数据帮助在整个价值链更高效、更富有成效地生产商品。 灵活性得到提高,这样制造商就能利用大规模定制更好地满足客户需求 – 在许多情况下,x终目的都是集效率和规模于一身。通过从车间收集更多的数据并与其他企业运营数据相结合,智慧工厂可以实现信息透明和更好的决策。

1.2 工业 4.0

工业 4.0这个概念x早出现在德国,2013年的汉诺威工业博览会上正式推出,其核心目的是为了提高德国工业的竞争力,在新一轮工业革命中占领先机。随后由德国x列入《德国2020高技术战略》中所提出的十大未来项目之一,该项目由德国联邦教育局及研究部和联邦经济技术部联合资助,投资预计达2亿欧元。旨在提升制造业的智能化水平,建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智慧工厂,在商业流程及价值流程中整合客户及商业伙伴。其技术基础是网络实体系统及物联网。

德国所谓的工业4.0是指利用物联信息系统(Cyber—Physical System简称CPS)将生产中的供应,制造,销售信息数据化、智慧化,x后达到快速、有效、个人化的产品供应。

“工业4.0”概念包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变,目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。在这种模式中,传统的行业界限将消失,并会产生各种新的活动领域和合作形式。创造新价值的过程正在发生改变,产业链分工将被重组。

德国学术界和产业界为,“工业4.0”概念即是以智能制造为主导的第四次工业革命,或革命性的生产方法。该战略旨在通过充分利用信息通讯技术和网络空间虚拟系统—信息物理系统(Cyber-Physical System)相结合的手段,将制造业向智能化转型。

1.3 工业 4.0 主题

“工业4.0”项目主要分为三大主题:

一是“智能工厂”,重点研究智能化生产系统及过程,以及网络化分布式生产设施的实现;

二是“智能生产”,主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。该计划将特别注重吸引中小企业参与,力图使中小企业成为新一代智能化生产技术的使用者和受益者,同时也成为先进工业生产技术的创造者和供应者;

三是“智能物流”,主要通过互联网、物联网、物流网,整合物流资源,充分发挥现有物流资源供应方的效率,而需求方,则能够快速获得服务匹配,得到物流支持。

1.4 工业 4.0 成分股

iFinD数据显示工业4.0指数中,成分个数x多的是制造业,有129个成分股。

图 工业4.0指数按新证监会行业分类的成分个数分布

 

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第二章 商业模式和收入模式

2.1 产业链价值链商业模式

2.1.1 产业链价值链

工业4.0涉及工业互联网、智能制造等多条产业链。

图 工业互联网、人工智能产业链

 

 

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2.1.2 商业模式

商业模式对制造业来说至关重要。那么,在工业4.0时代,未来制造业的商业模式是什么?就是以解决顾客问题为主。所以说,未来制造企业将不仅仅进行硬件的销售,而是通过提供售后服务和其他后续服务,来获取更多的附加价值,这就是软性制造。而带有“信息”功能的系统成为硬件产品新的核心,意味着个性化需求、小批量定制制造将成为潮流。

制造业的企业家们要在制造过程中尽可能多地增加产品附加价值,拓展更多、更丰富的服务,提出更好、更完善的解决方案,满足消费者的个性化需求,走软性制造+个性化定制道路。

1/ 智慧工厂的特征

▷ 利用数据分析做出x优决策

嵌入式传感器和互连的机器为制造企业产生了大量大数据。 数据分析可帮助制造商调查历史趋势,识别模式,并做出更明智的决策。智慧工厂还可以使用来自组织其他部分及其广泛的供应商和分销商生态系统的数据,创建更深入的洞察。通过查看来自人力资源、销售或仓储的数据,制造商可以根据销售利润和人员数量做出生产决策。运营的完整数字表示形式可以创建为“数字孪生”。

工业4.0研究院对第四次工业革命做了深入研究,针对正在发生的数字化革命,提出了软硬件二八定律倒置的认识框架,其背后的驱动力正是包括人工智能、数据科学、数字孪生体和物联网在内的新一代数字技术。以能否在多个产业推动经济发展作为判断依据,数字孪生体是第四次工业革命的通用目的技术。

▷ IT-OT 集成

智慧工厂的网络架构取决于互联互通。从车间的传感器、设备和机器收集的实时数据可以供其他工厂资产立即使用,并且可以在企业软件堆栈中的其他组件之间共享,包括企业资源规划 (ERP) 和其他业务管理软件。

▷ 定制生产

智慧工厂可以生产定制的产品,更经济有效地满足每位客户的需求。 事实上,在许多产业部门,制造商渴望以经济的方式实现“x小生产批量”。 通过使用先进的模拟软件应用、新型材料以及 3-D 打印等技术,制造商可以轻松地为特定客户制作小批量的专用产品。 第一次工业革命的目标是实现大规模生产,而工业 4.0 的目标是实现大规模定制。

▷ 供应链

工业运营依赖于透明、高效的供应链,该供应链必须与生产运营相结合,成为强大的工业 4.0 战略的一部分。 这改变了制造商获取原材料并交付成品的方式。 通过与供应商共享某些生产数据,制造商可以更好地安排交货时间。

例如,如果一条装配线出现中断,那么可以更改交货路线或延迟交货,以便减少时间或成本浪费。 此外,通过研究天气、运输合作伙伴和零售商数据,企业可以使用预测式发货在适当时间发送成品,满足消费者需求。 区块链正在成为使供应链透明化的关键技术。

2/ 收入成本分析

以工业4.0指数中总市值x高三家上市公司的进行收入成本分析。

表 美的集团(000333.SZ)收入成本分析(亿元)

 

东方财富网

表 海康威视(002415.SZ)收入成本分析(亿元)

 

东方财富网

表 海尔智家(600690.SH)收入成本分析(亿元)

 

东方财富网

2.2 技术发展

iFinD数据显示,工业4.0板块中共有190家上市公司。其中,专利授权数量前3名的公司分别是美的集团、海尔智家、TCL科技,所对应的专利授权数量分别为38653件、14707件、4289件。

表 一带一路板块上市公司专利数量TOP30

 

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2.3 政策和监管

工业4.0行业受到发改委、科技部、工信部、司法部、财政部、国资委、 XXX市场监督管理局、知识产权局、XXX标准化管理委员、质检总局等部门监管。

行业自律组织有中国工程机械工业协会、中国工业设计协会、中国电器工业协会、中国汽车工业协会。独立研究机构有工业4.0研究院。

工业4.0研究院是面向第四次工业革命(The Fourth Industrial Revolution)的独立研究机构,主要研究第四次工业革命相关的技术、专利、战略、模式和实践等内容。不仅如此,工业4.0研究院还通过跟高等院校、研究机构和产业企业等建立深度合作,推动第四次工业革命产学研相关工作,促进第四次工业革命创新生态的形成、完善和发展。

行业相关政策有《智能制造发展规划(2016-2020年)》《“十三五”XXX战略性新兴产业发展规划》《智能硬件产业创新发展专项行动(2016-2018年)》《关于印发制造业创新中心等5大工程实施指南的通知》《机器人产业发展规划(2016-2020年)》《中国制造2025》《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》。

第三章 行业估值和全球龙头企业

3.1 行业综合财务分析和估值方法

图 工业4.0指数历史PE/PB

 

 

资料来源:资产信息网 iFinD

工业4.0指数估值方法可以选择市盈率估值法、PEG估值法、市净率估值法、市现率、P/S市销率估值法、EV / Sales市售率估值法、RNAV重估净资产估值法、EV/EBITDA估值法、DDM估值法、DCF现金流折现估值法、NAV净资产价值估值法等。

表 工业4.0板块部分上市公司的估值指标

 

资料来源:资产信息网 iFinD

3.2 行业技术发展

工业4.0研究院指出,在第四次工业革命元年,人工智能、数字孪生体、5G/6G和物联网等通用目的技术将扮演关键角色,它们的成败决定了区域经济的增长潜力。

图 第四次工业革命的GPT

 

资料来源:资产信息网 工业4.0研究院

驱动工业 4.0 的技术有物联网、云计算、AI和机器学习、边缘计算、网络安全、数字孪生。

1/ 物联网

物联网 (IoT) 是智慧工厂的关键组件。 车间的机器配备有传感器,其 IP 地址允许机器与其他支持网络的设备连接。 利用这种机械化和连接,就能够收集、分析和交换大量有价值的数据。

2/ 云计算

云计算是任何工业 4.0 战略的基石。 为全面实现智能制造,需要将工程、供应链、生产、销售和配送以及服务连接并整合起来。 云计算有助于实现这一目标。 此外,利用云计算可以更高效、更经济地处理通常所存储和分析的大量数据。 云计算还可以降低中小型制造商的启动成本,它们可以随着业务的增长而调整需求和规模。

3/ AI和机器学习

AI 和机器学习使制造企业不仅能够充分利用车间产生的大量信息,还包括各个业务部门中甚至来自合作伙伴和第三方来源的大量信息。 AI 和机器学习可以创建洞察,为运营和业务流程提供可视性、可预测性和自动化。 例如:工业机器在生产过程中很容易发生故障。 使用从这些资产收集的数据可以帮助企业基于机器学习算法进行预测性维护,从而增加正常运行时间和提高效率。

4/ 边缘计算

实时生产运营的需求意味着某些数据分析必须在“边缘位置”(即创建数据的地方)进行。 这将x大限度缩短从数据生成到需要响应的等待时间。 例如,检测安全或质量问题时可能需要对设备进行近乎实时的操作。 将数据发送至企业云然后返回车间,这个过程所需的时间可能过长,具体取决于网络的可靠性。 使用边缘计算还意味着让数据留在来源附近,从而降低了安全风险。

5/ 网络安全

制造企业并不总是考虑了网络安全或网络/物理系统的重要性。 然而,工厂或现场操作设备 在进行向工业 4.0 迈进的数字化转型时,必须考虑一种涵盖 IT 和 OT 设备的网络安全方法。

6/ 数字孪生

工业 4.0 提供的数字化转型允许制造商创建数字孪生,即流程、生产线、工厂和供应链的虚拟副本。 数字孪生可通过从 IoT 传感器、设备、PLC 和其他连接到因特网的对象提取数据而创建。 制造商可以使用数字孪生来帮助提高生产力,改进工作流程和设计新产品。 例如,通过模拟生产流程,制造商可以对流程更改进行测试,找到x大限度缩短宕机时间或提高产能的方法。

3.3 竞争分析

全球发展正面临百年未有之大变局,国际形势瞬息万变。科技实力是一个XXX的核心竞争力,我国以工业控制系统、工业软件、高端工业自动化仪表为主的关键产品技术正面临着严重的卡脖子的问题。国内的自动化企业只有实现了从硬件到软件的自主自立,全面掌握核心技术,才可以确保我国工业制造、重大基础设施等关键领域的安全、可控。

我国工业自动化企业众多,经营规模、经营效益呈现为“金字塔”状分布,少量跨国公司和国内企业共同构成金字塔的上部,这些企业既是产品提供商,又可为客户提供综合性的整体解决方案。目前数家国外厂商依然占据着国内以大型项目、复杂项目为代表的高端市场主要份额,并提供具有更高附加值的综合性智能制造解决方案;同时国内供应商在智能制造解决方案已取得突破,并在高端市场逐渐站稳脚跟。

3.4 中国重要竞争者

表 部分工业4.0板块上市公司

 

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1/ 美的集团(000333.SZ)

 

“科技尽善,生活尽美” – 美的集团秉承用科技创造美好生活的经营理念,经过53年发展,已成为一家集智能家居、楼宇科技、工业技术、机器人与自动化、数字化创新五大业务板块为一体的全球化科技集团,过去5年投入研发资金近450亿(年营收占比3.5%以上),在全球拥有28个研发中心和34个主要生产基地,产品及服务惠及全球200多个XXX和地区约4亿用户。

2/ 中控技术(688777.SH)

 

浙江中控技术股份有限公司成立于1999年,是高新技术企业和XXX技术创新示范企业。始终秉承“让工作与生活更轻松”的使命,致力于面向以流程工业为主的工业企业提供以自动化控制系统为核心,涵盖工业软件、自动化仪表及运维服务的智能制造产品及解决方案,赋能用户提升自动化、数字化、智能化水平,实现工业生产自动化、数字化和智能化管理。

3/ 海康威视(002415.SZ)

 

海康威视是以视频为核心的智能物联网解决方案和大数据服务提供商,业务聚焦于智能物联网、大数据服务和智慧业务,构建开放合作生态,为公共服务领域用户、企事业用户和中小企业用户提供服务,致力于构筑云边融合、物信融合、数智融合的智慧城市和数字化企业。

3.5 全球重要竞争者

1/ 霍尼韦尔国际公司(NYSE:HON)

 

霍尼韦尔国际公司(Honeywell International Inc.)成立于1886年,总部位于美国新泽西州莫里斯敦Morristown,全职雇员103,000人,是一家年收入超过300亿美金的多元化高科技和制造跨国公司,连续50年位列《财富》500强排行榜。

霍尼韦尔是一家国际性从事电子消费品生产、工程技术服务和航空航天系统为主的公司,是一家超过百年历史的国际公司,是美国“财富”杂志x受推崇的20家高科技企业之一,年销售额超过300亿美金,在多元化技术和制造业方面占世界领导地位。

2/ 艾默生电气公司(NYSE:EMR)

 

艾默生电气公司(Emerson Electric Company)创立于1890年,前身是The Emerson Electric Manufacturing Company,于2000年改为现用名,总部位于美国密苏里州圣路易斯,全职雇员83,500人,是美国程控仪器、UPS大厂,也是美国x大的企业集团之一。

目前,爱默生电气公司在全球150多个XXX,在基础设施、知识与经验方面皆具有优势,可以在全世界提供集成的产品方案,爱默生电气公司设计及供应产品及技术,提供工程服务及解决方案,应用领域包括工业、商业和消费市场等。

3/ 西门子公司(OTCMKTS:SIEGY、FWB:SIE)

 

西门子股份有限公司(Siemens Aktiengesellschaft)创立于1847年10月1日,总部位于德国Munich,全职雇员293,000人,分布在190个XXX,是德国乃至欧洲x大的电器电子公司,也是世界上x大的电气工程和电子公司之一。

西门子公司是德国的一家跨国企业,其电子与电机产品是全球业界先驱,并活跃于能源、医疗、工业、基础建设及城市业务等领域。

4/ 施耐德电气公司(OTC PINK:SBGSY、SBGSF、Euronext:SU)

 

施耐德电气公司(Schneider Electric S.E.)前身是创立于1836年的 Schneider &Cie,x终于1999年5月更名为Schneider Electric。总部位于法国Rueil-Malmaison,全职雇员135,000人,是法国一家跨国企业,是世界上x大能源管理公司、优化解决方案供应商之一,主要产品包括断路器、传感器、控制器等等,为各国能源设施、工业、数据中心及网络、大楼,提供整体解决方案。其中在能源、基础设施、工业过程控制、大楼自动化、数据中心与网络等市场,皆处世界领先地位。

第四章 未来行业展望

工业4.0研究院指出,未来工业4.0将从以下四大技术方向快速发展:

  1. 人工智能

人工智能作为下一代GPT,基本上得到了业界的公认,但如何发挥经济动力的作用,还需要企业家发挥其创新能动性。不少证据显示,人工智能已经渗透到大量行业,符合通用目的技术的判定标准,第四次工业革命自然少不了它的参与。

图 工业4.0——人工智能

 

  1. 数字孪生体

数字孪生体作为物理世界的数字化表示,目前已经在制造业、医药、基础设施、建筑、XXX事等领域获得广泛应用,将来还会渗透到更多的领域。

数字孪生体作为x接近互联网开放架构的技术体系,将成为统一智能制造、两化融合和工业互联网等概念的“新赛道”。通过数字孪生系统(Digital Twin System)重构的工业互联网体系,更容易把智能制造、工业互联网、产业互联网和消费互联网等概念贯穿起来,形成完备的、可演进的IOT3000发展体系。

图 工业4.0——数字孪生体

 

  1. 5G/6G

作为ICT技术的“通信技术”(CT)的新一代应用,5G/6G将对各行各业带来颠覆性,但应注意该过程是渐进的。由于5G/6G投入成本比较高,短期内不会在所有行业进行应用,但对于一些连接价值较大的领域,例如,无人驾驶、XXX事应用和虚拟现实等数据量大的场景应用。

由于全球经济陷入增长缓慢时期,加上各种不确定因素,导致各个XXX出台经济刺激政策,由大量投资驱动的5G/6G技术应用,有可能形成一种通用目的技术演进新路径,从而给经济学家带来新的研究样本,得出与以前不同的结论。

图 工业4.0——5G

 

  1. 物联网

作为发展了20年的技术,物联网将协同数字孪生体等通用目的技术,自身也发展为一种通用目的技术,成为连接物理世界的基础设施。从物联网的产业图谱来看,目前产业结构还未稳定,产业化分工正在不断进行中,具有创新能力和盈利能力的企业将脱颖而出。

 

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