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文档简介

数据采集设备行业分析

自动识别及数据采集的海外市场发展潜力巨大目前,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。全球自动识别与数据采集行业市场发展日趋成熟,丰富的下游应用场景及企业数字化转型升级的诉求驱动着自动识别与数据采集行业市场规模的持续扩大。自动识别与数据采集行业所处的物联网行业属于国家鼓励发展的高技术产业和战略新兴产业,受到国家政策的大力支持,行业监管相关法规逐步完善,行业主管部门陆续出台政策。从国家层面看,物联网行业具备战略性地位,是政府扶持的重点。自动识别与数据采集行业按终端设备分类主要分为五大类,包括扫描枪、手持智能数据终端、条码打印机、RFID无线射频设备、固定式设备及其他。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。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。自动识别及数据采集设备行业特性从自动识别及数据采集行业发展历史及行业发展的生命周期来看,自动识别与数据采集行业处于成长期,未呈现出明显的周期性特征。自动识别与数据采集行业具有一定的季节性,主要是由于行业产品主要应用于物流快递、零售电商、生产制造、医疗卫生、公共事业等行业,下游行业本身具备一定的季节性。由于我国各地区经济的发展程度有所差异,自动识别与数据采集行业具有一定的区域性。从地域角度看,经济发达地区如京津冀、长三角和珠三角等区域的渗透率高于其他地区。随着国家对物联网技术、信息化建设的大力发展,物流快递、零售电商、生产制造、医疗卫生、公共事业等行业内企业的信息化水平将大幅度提高,目前发展相对落后的区域对自动识别与数据采集设备及解决方案的需求将得到释放。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。数据采集行业进入壁垒(一)数据采集行业技术壁垒自动识别与数据采集行业属于技术密集型行业,技术壁垒相对较高,行业参与者的技术研发水平最终决定市场份额的大小,需要持续不断的研发投入,不断对自动识别与数据采集设备、解决方案进行改进,否则将很难在市场上取得一席之地。自动识别与数据采集设备及解决方案的研究集成了机械设计、计算机辅助设计、结构力学、人体工学、人工智能等等多个跨学科技术,各项技术的专业性较强并具有技术升级迅速的特点,需要企业建立持续有效的研发和创新机制,具有较高的技术门槛。(二)数据采集行业人才壁垒自动识别与数据采集行业属于人才密集型行业,人才壁垒相对较高。自动识别与数据采集行业对人才的专业技术要求高,在产品的研发、设计、生产、制造过程中需要涉及机械设计、计算机辅助设计、结构力学、人工智能、通信技术和信息技术等多学科知识。目前行业所需的高端技术人才稀缺,大多集中在高校科研机构、消费电子领先企业等,新的行业参与者需要引进关键技术人才才能构建核心技术,而新进入者难以在薪酬待遇、研发环境、实践机会等各方面与行业龙头竞争,从而难以吸引高端技术人才。行业高端人才的稀缺性使得新进入者短期内难以突破研发领域中的技术壁垒,难以快速形成自身的技术优势。(三)数据采集行业品牌壁垒目前,我国自动识别与数据采集行业下游客户主要为行业级客户,集中在物流快递、零售电商、生产制造、公共事业、医疗卫生等行业。客户对企业的品牌认可度要求较高。自动识别与数据采集企业的品牌代表着可靠性和质量,行业参与者通过提高技术水平、保障产品质量、维护市场信誉、优化销售服务、丰富解决方案等手段逐步积累企业的品牌和声誉,客户与品牌企业形成了长期、互信的合作模式。因此,新进企业在进入本行业时将受到品牌壁垒的限制。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

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