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数据采集行业的经营模式

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  • 文档编号:471336892
  • 上传时间:2023-11-12
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    • 1、数据采集行业的经营模式一、 数据采集行业的经营模式自动识别及数据采集行业属于计算机、通信和其他电子设备制造业。自动识别与数据采集设备及解决方案的应用场景广阔,涉及的产品种类较多,产品在性能、外观、型号、可靠性等方面的更新迭代速度较快,要求行业内企业针对下游应用领域持续开发。在销售模式上,由于下游应用领域较多,客户较为分散,行业内企业大多采用直销经销相结合的方式,不断拓展以满足客户多元化的需求。二、 自动识别及数据采集设备行业技术水平及特点自动识别与数据采集行业的主要技术包括结构与功能设计技术、传感与视觉识别技术、移动通信技术、安全性系统、生产制造工艺技术等,行业内各类技术较为成熟。自动识别与数据采集行业技术水平取决于共性技术和基础技术水平的提高,技术创新与发展离不开共性技术和基础技术的提高,甚至颠覆性技术、前沿技术的突破和应用。自动识别与数据采集行业涉及学科较多,在原材料选择阶段就需要对金属材料、塑胶、硅胶、改性塑料、线材等深入了解其材料学特性,并且需及时跟进新材料的研究与应用进展,在产品功能结构设计阶段涉及机械设计、计算机辅助设计、结构力学、人体工学、流体力学、电子、电路、电磁、电池

      2、、热力学等多学科的技术,在视觉识别技术研发阶段涉及计算机科学、图像技术、人工智能等多学科的技术。未来随着5G、人工智能、物联网等新技术在自动识别与数据采集领域的应用,行业技术综合性特征愈发明显,制造商需掌握多种技术才能将行业需求和客户需求转化成量产产品。除行业客户对安全性和可靠性要求较高之外,我国及其他各国有关标准组织和认证组织一般均会对产品的安全性、可靠性建立标准并进行认证,而行业知名客户对产品安全性和可靠性要求更高。生产工艺规程方面,生产工艺规程的可靠性和效率是企业承接大批量订单的前提,是设计制造水平、生产装备水平和生产管理水平的综合体现,直接决定了业内企业生产的良率和效率,从而对企业的成本及产品定价水平产生较大影响。目前国内少数自动识别及数据采集设备厂商经过多年行业积累,在生产工艺技术、生产装备水平、前端设计水平及生产流程管控水平上具有较大优势,其工艺的可靠性和效率较高,产品的质量及价格在市场上具有较强的竞争力。三、 数据采集未来发展趋势数据采集是大数据在各行各业应用并且创造价值的前提。随着大数据的行业应用不断深入,物联网、智能家居等领域的大数据技应用逐渐成熟,数据采集的需求也将

      3、被逐步激发,带动数据采集软件及服务的市场规模日益增长。随着数据量的指数增长,数据的存储、计算、部署等方式都在同步变化,各行业的业务系统也变得越来越复杂。日益复杂的业务系统和数据架构形成了数据结构、存取方式、形式不同的异构数据源,对大数据采集的异构兼容性提出了更高的要求。工信部发布的十四五大数据产业发展规划中明确提出,以构建稳定高效产业链为主要目标,在数据生成采集环节,着重提升产品的异构数据源兼容性、大规模数据集采集与加工效率。四、 自动识别及数据采集设备行业竞争情况由于国外自动识别及数据采集设备及解决方案领域发展时间较早,该领域内国际知名企业主要来自美国,该等企业规模较大,具有先进的技术、丰富的产品线和多年积累的行业解决方案经验,其优势在高端市场较为明显。代表性的企业主要有斑马技术、霍尼韦尔等。随着国内自动识别和数据采集需求的快速增长,国内出现了一批从事该行业的中小企业,在各细分行业发展了一批研发设计能力强、解决方案经验较为丰富的企业。近年来,部分国内企业的技术水平迅速上升,通过高性价比的产品及解决方案、及时响应的服务在国内市场竞争中取得领先优势。代表性的企业主要有东集技术、新大陆、优

      4、博讯等。随着国内外自动识别和数据采集设备及解决方案领域企业在市场竞争中逐步构建起技术壁垒、资金壁垒、经验壁垒和人才壁垒等,该领域的进入门槛越来越高,新进入者难以在短时间内取得发展,预计未来竞争格局不会发生重大变化。自动识别及数据采集设备行业属于物联网行业,近年来,我国陆续发布了关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定、物联网发展专项行动计划、中国制造2025、深入推进移动物联网全面发展的通知、十四五规划等政策支持物联网行业发展。从国家层面看,物联网产业具备战略性地位,是政府扶持的重点。自2010年物联网被列入新一代信息技术产业,成为国家首批加快培育和发展的战略性新兴产业后,政府陆续出台了一系列政策,一方面制定专项行动计划,促进行业标准化、规范化发展;另一方面加大资金、基础设施等层面的支持力度,为物联网发展保驾护航。随着行业日趋成长,政府近年来也开始重视行业细分领域的发展,进一步细化政策支持,如针对物流业等发布专门性政策文件。自动识别及数据采集设备的下游应用领域十分广泛,涉及人们的衣、食、住、行等诸多方面,包括物流快递、零售电商、生产制造、医疗卫生、公共事业等行业,下游广阔的应用领域支撑着

      5、自动识别及数据采集设备行业的持续发展。近年来,物联网技术、人工智能技术、5G等新兴技术的快速发展大大提升了自动识别及数据采集设备行业的技术水平,如物联网技术中的标识技术满足序列化、可追溯性等,人工智能技术促进更高效、更精确的识别效果,5G技术有效提高自动识别与数据采集设备的通信能力。未来,包括物联网、人工智能、5G等新兴技术在自动识别与数据采集设备行业的应用将变得愈加广泛,能进一步高效的采集、整合、管理数据资源,推动企业数字化转型升级。目前,自动识别及数据采集设备在欧美等发达国家已经有较高的渗透率,但在印度、马来西亚、印尼、巴西、泰国等新兴市场国家的普及程度还较低,自动识别及数据采集行业在海外市场仍具有巨大的发展空间。自动识别及数据采集设备的设计、研发、生产涉及机械工程、结构工程、材料、自动化、信息化等多学科专业知识的综合应用,专业技术人员不仅要掌握专业知识,对上游原材料及下游物流快递、零售电商等行业有较深的认知和理解,而且需要具备丰富的生产、管理实践经验。虽然近年来我国自动识别及数据采集行业发展迅速,但技术人才的培养主要依靠企业,不利于行业的快速发展。劳动力成本相对较低是我国制造业的

      6、重要优势之一,也是过去我国经济长期稳定增长的重要因素。随着我国制造业的深入发展和社会的全面进步,人力成本进一步提高,劳动力成本的不断上升加重了企业的负担,增加了企业的经营风险。自动识别及数据采集行业作为制造业,仍需要较多劳动力成本的投入,但目前不断上升的人力成本在一定程度上增加了行业内生产企业的成本压力,不利于行业的快速发展。在劳动力成本不断增长的背景下,行业整体盈利水平将受到影响。近年来,自动识别及数据采集行业的国产化率逐渐提高,但是部分高端原材料,如芯片、视觉识别模组等,仍部分来源于进口,尚未完全实现国产化,国际贸易摩擦或其它不可抗力因素可能会影响行业上游原材料的供应。2020年初,新型冠状病毒疫情在我国及世界其他国家或地区蔓延,同时,奥密克戎变异毒株传播给全球及我国部分省市的经济活动造成持续的影响,如疫情短期内在无法得到有效控制,随之出现的经济疲软、消费者消费能力预期降低等不利因素可能导致市场需求出现下滑,行业供应链各环节也会受到不利影响,进而对自动识别及数据采集企业的发展造成不利影响。在欧美等海外市场,自动识别与数据采集设备被广泛应用于物流、仓库管理、零售、质量追溯、国防、医疗

      7、保健、金融、后勤管理等不同领域,主要厂商包括斑马技术、霍尼韦尔,在国内市场,自动识别与数据采集设备及解决方案从物流快递行业逐渐渗透到零售电商、生产制造、公共事业等领域,主要参与者包括东集技术、新大陆、优博讯等厂商。五、 中国自动识别与数据采集行业发展迅速根据灼识咨询数据,中国自动识别与数据采集行业市场规模由2017年的6905亿元增长至2021年的12125亿元,复合增长率为1511%,2021年中国自动识别与数据采集行业终端设备制造、行业解决方案及应用软件开发的市场规模分别为9700亿元、1455亿元、970亿元,复合增长率分别为1469%、1819%、1511%。预计到2026年,中国自动识别与数据采集行业市场规模将达到23607亿元。六、 数据采集发展前景自动识别及数据采集设备行业属于物联网行业,近年来,各部委陆续发布了关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定、物联网发展专项行动计划、中国制造2025、深入推进移动物联网全面发展的通知、十四五规划等政策支持物联网行业发展。从国家层面看,物联网产业具备战略性地位,是政府扶持的重点。随着行业日趋成长,政府近年来也开始重视行业细分领域的发

      8、展,进一步细化政策支持,为自动识别及数据采集行业提供了保障。自动识别及数据采集设备的下游应用领域十分广泛,涉及人们的衣、食、住、行等诸多方面,包括物流快递、零售电商、生产制造、医疗卫生、公共事业等行业,下游广阔的应用领域支撑着自动识别及数据采集设备行业的持续发展。近年来,物联网技术、人工智能技术、5G等新兴技术的快速发展大大提升了自动识别及数据采集设备行业的技术水平,如物联网技术中的标识技术满足序列化、可追溯性等,人工智能技术促进更高效、更精确的识别效果,5G技术有效提高自动识别与数据采集设备的通信能力。未来,包括物联网、人工智能、5G等新兴技术在自动识别与数据采集设备行业的应用将变得愈加广泛,能进一步高效的采集、整合、管理数据资源,推动企业数字化转型升级。七、 数据采集需求持续上涨近年来,我国大数据的安全与隐私保护需求持续上涨,大数据采集过程中的安全流通和隐私计算技术也愈发得到重视。随着大数据的不断发展和应用,越来越多的安全问题随之浮现。在数据采集过程中,第三方可能在采集传输数据过程中截获、伪造数据,不但造成了用户隐私、敏感数据泄露的严重后果,同时也影响了政府、企业后台数据分析的准确

      9、性。因此,在大数据采集及预处理过程中,除了假流量数据清洗、正常数据补全、无效数据剔除外,还存在数据格式化、数据隔离、数据加密、数据脱敏和攻击识别等需求。八、 自动识别与数据采集行业发展历程自动识别与数据采集行业始于20世纪70年代,伴随着条码技术在70年代的普及,第一代智能移动终端出现,自动识别使得数据录入效率得到提升,至今经过50余年的技术发展,自动识别与数据采集技术产品被广泛应用于物流快递、零售电商、生产制造、公共事业、医疗卫生等行业。我国自动识别及数据采集技术起步较晚,行业发展主要分为三个阶段:(1)2000年之前,企业通过传统信息管理方式对信息处理,信息录入主要通过手工录入,效率低且出错率高;(2)2000年至2010年,国内智能移动终端产品均由国外进口,价格昂贵,普及率一般,国内陆续成立自动识别和数据采集的厂商,如新大陆、优博讯、东集技术等;(3)2010年至今,我国持续推进数字化转型,企业的数字化转型上升为国家战略,企业通过不断加大对IT投入实现数字化转型,其中自动识别及数据采集技术是物联网感知层的关键技术,一批具有较强实力的国产自动识别与数据采集企业发展迅速,下游行业应用渗透率不断提高。自动识别及数据采集行业属于计算机、通信和其他电子设备制造业。自动识别与数据采集设备及解决方案的应用场景广阔,涉及的产品种类较多,产品在性能、外观、型号、可靠性等方面的更新迭代速度较快,要求行业内企业针对下游应用领域持续开发。在销售模式上,由于下游应用领域较多,客户较为分散,行业内企业大多采用直销经销相结合的方式,不断拓展以满足客户多元化的需求。

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