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2020年新冠肺炎疫情下全球及中国制造业预测性维护行业发展现状调研及投资前景分析报告
2020年新冠肺炎疫情下全球及中国制造业预测性维护行业发展现状调研及投资前景分析报告
报告编码:QY 881021 了解中商产业研究院实力
出版日期:动态更新
报告页码:105 图表:132
服务方式:电子版或纸介版
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服务咨询:400-666-1917(全国免费服务热线,贴心服务)
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中文版全价:RMB 19900 电子版:RMB 18900 纸介版:RMB 18900
英文版全价:USD 8500 电子版:USD 8000 纸介版:USD 8000

内容概括

2019年新冠肺炎(COVID-19)正在影响整个全球市场。除了人的生命成本外,病毒传播对全球经济的影响才刚刚开始被人们认识,并对世界技术供应链产生深远的影响。大规模隔离、旅行限制和社交隔离等举措,使得个人和企业支出急剧下降。短期来看,这一现象一直持续到第二季度末,进而引发经济衰退。虽然全球大部分地区的疫情可能会在第二季度后期得到控制,但经济衰退的恶性循环开始发挥作用,萧条期延续至第三季度末。人们继续留在家中,企业失去收入,裁减员工,失业率急剧上升。商业投资萎缩,企业破产剧增,银行和金融系统压力陡增。预计2020年全球整体经济将有一定幅度的下降。COVID-19可以通过三种主要方式影响全球经济:直接影响生产和需求,造成供应链和市场中断,以及其对公司财务和金融市场产生影响。
COVID-19爆发之前,我们预计2020年全球制造业预测性维护市场规模将从2020年的XX增长到2026年的XX亿元,年复合增长率为XX%。在COVID-19之后,基于最新调研,我们估计2020年全球制造业预测性维护市场规模为XX亿元(与COVID-19爆发前2020年市场规模预测相比,变化约为XX%),并在2026年将达到XX亿元,2021-2026年复合增长率CAGR为XX%。
本文研究全球及中国市场制造业预测性维护现状及未来发展趋势,侧重分析全球及中国市场的主要企业,同时对比北美、欧洲、日本、中国、东南亚、印度等地区的现状及未来发展趋势。
本文分析在全球及中国重点制造业预测性维护企业,分析这些企业制造业预测性维护产品的市场规模、市场份额、市场定位、产品类型以及发展规划等。
本文同时分析冠状病毒病(COVID-19)对制造业预测性维护行业影响的主要方面、2020年制造业预测性维护市场增速预测及评估、潜在市场机会、风险、挑战及企业应对措施等。
主要企业包括:
    IBM
    GE
    Oracle
    SAP
    Software AG
    Siemens
    Schneider Electric
    Rockwell Automation
    eMaint Enterprises
    ManagerPlus
    Corrigo
    Maintenance Connection
    Hippo
    Infor
    Dassault Systemes (IQMS)
    Dude Solutions
    Mpulse
    Building Engines
按照不同产品类型,包括如下几个类别:
    预测性维护软件
    预测性维护服务
按照不同应用,主要包括如下几个方面:
    汽车行业
    航空航天与国防
    工业设备
    电子产品
    其他
重点关注如下几个地区:
    北美
    欧洲
    中国
    亚太
    南美

报告目录

1 制造业预测性维护市场概述

1.1 制造业预测性维护市场概述

1.2 不同产品类型制造业预测性维护分析

1.2.1 预测性维护软件
1.2.2 预测性维护服务

1.3 Covid-19影响:全球市场产品类型制造业预测性维护规模对比(2015 VS 2020 VS 2026)

1.4 全球不同产品类型制造业预测性维护规模及预测(2015-2026)

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(2015-2020)
1.4.2 全球不同产品类型制造业预测性维护规模预测(2021-2026)

1.5 中国不同产品类型制造业预测性维护规模及预测(2015-2026)

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(2015-2020)
1.5.2 中国不同产品类型制造业预测性维护规模预测(2021-2026)

1.6 新冠肺炎(COVID-19)对制造业预测性维护行业影响分析

1.6.1 COVID-19对制造业预测性维护行业主要的影响方面
1.6.2 COVID-19对制造业预测性维护行业2020年增长评估
1.6.3 保守预测:欧美印度等地区在第二季度末逐步控制住COVID-19疫情、且今年秋冬不再爆发
1.6.4 悲观预测:COVID-19疫情在全球核心国家持续爆发直到Q4才逐步控制,但是由于人员流动等放开后,疫情死灰复燃,在今年秋冬再次爆发
1.6.5 COVID-19疫情下,制造业预测性维护潜在市场机会、挑战及风险分析

2 Covid-19对制造业预测性维护不同应用的影响分析

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

2.1.1 汽车行业
2.1.2 航空航天与国防
2.1.3 工业设备
2.1.4 电子产品
2.1.5 其他

2.2 Covid-19影响:全球市场不同应用制造业预测性维护规模对比(2015 VS 2020 VS 2026)

2.3 全球不同应用制造业预测性维护规模及预测(2015-2026)

2.3.1 全球不同应用制造业预测性维护规模及市场份额(2015-2020)
2.3.2 全球不同应用制造业预测性维护规模预测(2021-2026)

2.4 中国不同应用制造业预测性维护规模及预测(2015-2026)

2.4.1 中国不同应用制造业预测性维护规模及市场份额(2015-2020)
2.4.2 中国不同应用制造业预测性维护规模预测(2021-2026)

3 Covid-19对全球制造业预测性维护主要地区影响分析

3.1 全球主要地区制造业预测性维护市场规模分析:2015 VS 2020 VS 2026

3.1.1 全球主要地区制造业预测性维护规模及份额(2015-2020年)
3.1.2 全球主要地区制造业预测性维护规模及份额预测(2021-2026)

3.2 北美制造业预测性维护市场规模及预测(2015-2026)

3.3 欧洲制造业预测性维护市场规模及预测(2015-2026)

3.4 中国制造业预测性维护市场规模及预测(2015-2026)

3.5 亚太制造业预测性维护市场规模及预测(2015-2026)

3.6 南美制造业预测性维护市场规模及预测(2015-2026)

4 Covid-19对全球制造业预测性维护主要企业影响分析

4.1 全球主要企业制造业预测性维护规模及市场份额

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

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

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(2018 VS 2019)
4.3.2 2019年全球排名前五和前十制造业预测性维护企业市场份额

4.4 新增投资及市场并购

4.5 制造业预测性维护全球领先企业SWOT分析

4.6 全球主要制造业预测性维护企业采访及观点

5 中国制造业预测性维护主要企业竞争分析

5.1 中国制造业预测性维护规模及市场份额(2015-2020)

5.2 中国制造业预测性维护Top 3与Top 5企业市场份额

6 Covid-19影响:制造业预测性维护主要企业概况分析

6.1 IBM

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
6.1.2 IBM制造业预测性维护产品及服务介绍
6.1.3 IBM制造业预测性维护收入(百万美元)及毛利率(2015-2020)
6.1.4 IBM主要业务介绍

6.2 GE

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
6.2.2 GE制造业预测性维护产品及服务介绍
6.2.3 GE制造业预测性维护收入(百万美元)及毛利率(2015-2020)
6.2.4 GE主要业务介绍

6.3 Oracle

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
6.3.2 Oracle制造业预测性维护产品及服务介绍
6.3.3 Oracle制造业预测性维护收入(百万美元)及毛利率(2015-2020)
6.3.4 Oracle主要业务介绍

6.4 SAP

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
6.4.2 SAP制造业预测性维护产品及服务介绍
6.4.3 SAP制造业预测性维护收入(百万美元)及毛利率(2015-2020)
6.4.4 SAP主要业务介绍

6.5 Software AG

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
6.5.2 Software AG制造业预测性维护产品及服务介绍
6.5.3 Software AG制造业预测性维护收入(百万美元)及毛利率(2015-2020)
6.5.4 Software AG主要业务介绍

6.6 Siemens

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
6.6.2 Siemens制造业预测性维护产品及服务介绍
6.6.3 Siemens制造业预测性维护收入(百万美元)及毛利率(2015-2020)
6.6.4 Siemens主要业务介绍

6.7 Schneider Electric

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
6.7.2 Schneider Electric制造业预测性维护产品及服务介绍
6.7.3 Schneider Electric制造业预测性维护收入(百万美元)及毛利率(2015-2020)
6.7.4 Schneider Electric主要业务介绍

6.8 Rockwell Automation

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
6.8.2 Rockwell Automation制造业预测性维护产品及服务介绍
6.8.3 Rockwell Automation制造业预测性维护收入(百万美元)及毛利率(2015-2020)
6.8.4 Rockwell Automation主要业务介绍

6.9 eMaint Enterprises

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
6.9.2 eMaint Enterprises制造业预测性维护产品及服务介绍
6.9.3 eMaint Enterprises制造业预测性维护收入(百万美元)及毛利率(2015-2020)
6.9.4 eMaint Enterprises主要业务介绍

6.10 ManagerPlus

6.10.1 ManagerPlus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
6.10.2 ManagerPlus制造业预测性维护产品及服务介绍
6.10.3 ManagerPlus制造业预测性维护收入(百万美元)及毛利率(2015-2020)
6.10.4 ManagerPlus主要业务介绍

6.11 Corrigo

6.11.1 Corrigo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
6.11.2 Corrigo制造业预测性维护产品及服务介绍
6.11.3 Corrigo制造业预测性维护收入(百万美元)及毛利率(2015-2020)
6.11.4 Corrigo主要业务介绍

6.12 Maintenance Connection

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
6.12.2 Maintenance Connection制造业预测性维护产品及服务介绍
6.12.3 Maintenance Connection制造业预测性维护收入(百万美元)及毛利率(2015-2020)
6.12.4 Maintenance Connection主要业务介绍

6.13 Hippo

6.13.1 Hippo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
6.13.2 Hippo制造业预测性维护产品及服务介绍
6.13.3 Hippo制造业预测性维护收入(百万美元)及毛利率(2015-2020)
6.13.4 Hippo主要业务介绍

6.14 Infor

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
6.14.2 Infor制造业预测性维护产品及服务介绍
6.14.3 Infor制造业预测性维护收入(百万美元)及毛利率(2015-2020)
6.14.4 Infor主要业务介绍

6.15 Dassault Systemes (IQMS)

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
6.15.2 Dassault Systemes (IQMS)制造业预测性维护产品及服务介绍
6.15.3 Dassault Systemes (IQMS)制造业预测性维护收入(百万美元)及毛利率(2015-2020)
6.15.4 Dassault Systemes (IQMS)主要业务介绍

6.16 Dude Solutions

6.16.1 Dude Solutions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
6.16.2 Dude Solutions制造业预测性维护产品及服务介绍
6.16.3 Dude Solutions制造业预测性维护收入(百万美元)及毛利率(2015-2020)
6.16.4 Dude Solutions主要业务介绍

6.17 Mpulse

6.17.1 Mpulse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
6.17.2 Mpulse制造业预测性维护产品及服务介绍
6.17.3 Mpulse制造业预测性维护收入(百万美元)及毛利率(2015-2020)
6.17.4 Mpulse主要业务介绍

6.18 Building Engines

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
6.18.2 Building Engines制造业预测性维护产品及服务介绍
6.18.3 Building Engines制造业预测性维护收入(百万美元)及毛利率(2015-2020)
6.18.4 Building Engines主要业务介绍

7 COVID-19影响下,制造业预测性维护行业动态分析

7.1 制造业预测性维护发展历史、现状及趋势

7.1.2 现状分析、市场投资情况
7.1.3 未来潜力及发展方向

7.2 制造业预测性维护发展机遇、挑战及潜在风险

7.2.1 制造业预测性维护当前及未来发展机遇
7.2.2 制造业预测性维护发展的推动因素、有利条件
7.2.3 制造业预测性维护发展面临的主要挑战及风险

7.3 制造业预测性维护市场不利因素分析

7.4 国内外宏观环境分析

7.4.1 当前国内政策及未来可能的政策分析
7.4.2 当前全球主要国家政策及未来的趋势
7.4.3 国内及国际上总体外围大环境分析

8 研究结果

9 研究方法与数据来源

9.1 研究方法

9.2 数据来源

9.2.1 二手信息来源
9.2.2 一手信息来源

9.3 数据交互验证

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