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          中研普華產業(yè)研究院研究報告

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          研究報告首頁>研究報告>零售商貿>物流配送

          • 2018-2023年中國智慧物流行業(yè)投資策略分析及前景預測報告
          • 研究報告封底

          2018-2023年中國智慧物流行業(yè)投資策略分析及前景預測報告

          Annual Research and Consultation Report of Panorama survey and Investment strategy on China Industry

          1. 400-856-5388400-086-5388
          2. 0755-2542571625425726254257360755-254257562542577625425706
          3. 0755-25429588
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          《2018-2023年中國智慧物流行業(yè)投資策略分析及前景預測報告》由中研普華智慧物流行業(yè)分析專家領銜撰寫,主要分析了智慧物流行業(yè)的市場規(guī)模、發(fā)展現(xiàn)狀與投資前景,同時對智慧物流行業(yè)的未來發(fā)展做出科學的趨勢預測和專業(yè)的智慧物流行業(yè)數據分析,幫助客戶評估智慧物流行業(yè)投資價值。

          中研普華累計服務客戶超過11.5萬家,業(yè)績斐然,好評如潮 >> 中國行業(yè)研究網客戶評價

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          1. ?

            第一章 智慧物流行業(yè)的基本概述

            1.1 智慧物流概念

            1.1.1 基本概念

            1.1.2 智慧物流特點

            1.2 智慧物流的作用

            1.2.1 降低物流成本

            1.2.2 促進產購銷融合

            1.2.3 消費者節(jié)約成本

            1.2.4 成為物流技術支撐

            1.2.5 提高政府工作效率

            1.2.6 促進當地經濟發(fā)展

            1.3 智慧物流的功能

            1.3.1 識別感知功能

            1.3.2 最佳決策功能

            1.3.3 定位追溯功能

            第二章 2015-2017年中國智慧物流行業(yè)發(fā)展環(huán)境分析

            2.1 經濟環(huán)境

            2.1.1 國民經濟發(fā)展

            2.1.2 服務業(yè)PMI指數

            2.1.3 消費市場情況

            2.1.4 經濟發(fā)展趨勢

            2.2 政策環(huán)境

            2.2.1 智慧物流政策密集出臺

            2.2.2 推進互聯(lián)網+物流發(fā)展

            2.2.3 推動物流行業(yè)降本增效

            2.2.4 推進物流綠色包裝發(fā)展

            2.2.5 電商物流發(fā)展專項規(guī)劃

            2.2.6 “十三五”物流發(fā)展規(guī)劃

            2.3 社會環(huán)境

            2.3.1 互聯(lián)網普及現(xiàn)狀

            2.3.2 物流基礎設施強化

            2.3.3 農村電商扶貧發(fā)展

            2.3.4 企業(yè)集群效應體現(xiàn)

            2.4 技術環(huán)境

            2.4.1 物流科技相關政策

            2.4.2 物流科技曲線圖

            2.4.3 主要技術發(fā)展水平

            第三章 2015-2017年中國物流行業(yè)發(fā)展基礎分析

            3.1 2015-2017年中國物流行業(yè)運行環(huán)境分析

            3.1.1 物流基礎設施環(huán)境

            3.1.2 物流市場價格環(huán)境

            3.1.3 物流運行政策環(huán)境

            3.1.4 物流企業(yè)經營情況

            3.1.5 物流公司類別劃分

            3.2 2015-2017年中國物流行業(yè)發(fā)展規(guī)模分析

            3.2.1 社會物流總費用

            3.2.2 社會物流總額

            3.2.3 物流需求結構

            3.3 2015-2017年中國物流行業(yè)市場競爭現(xiàn)狀分析

            3.3.1 區(qū)域競爭情況

            3.3.2 企業(yè)業(yè)務排名

            3.3.3 企業(yè)競爭特征

            3.4 2016年中國物流行業(yè)單位成本下降主要因素分析

            3.4.1 經濟發(fā)展方式轉變

            3.4.2 供給側結構性改革

            3.4.3 市場化程度提高

            3.5 促進中國物流強國建設的總體戰(zhàn)略設計

            3.5.1 加快物流現(xiàn)代化建設

            3.5.2 部署三大戰(zhàn)略工程

            3.5.3 物流強國戰(zhàn)略思路

            第四章 2015-2017年中國智慧物流行業(yè)綜合分析

            4.1 2015-2017年中國智慧物流行業(yè)發(fā)展綜述

            4.1.1 行業(yè)發(fā)展概況

            4.1.2 產業(yè)市場規(guī)模

            4.1.3 行業(yè)效益分析

            4.1.4 產業(yè)創(chuàng)建動態(tài)

            4.2 2015-2017年中國智慧物流發(fā)展態(tài)勢分析

            4.2.1 引領行業(yè)發(fā)展

            4.2.2 發(fā)展路徑分析

            4.2.3 提質增效降本

            4.2.4 創(chuàng)新價值體現(xiàn)

            4.3 2015-2017年中國智慧物流主要特征分析

            4.3.1 數據基礎設施共享

            4.3.2 社會化倉配+供應鏈

            4.3.3 跨境多段協(xié)同供應鏈

            4.3.4 物流機器人3.0時代

            4.4 中國智慧物流產業(yè)發(fā)展存在的問題

            4.4.1 物流企業(yè)發(fā)展不成熟

            4.4.2 物流信息標準制定落后

            4.4.3 缺乏完善的信息化平臺

            4.4.4 缺乏智慧物流專業(yè)人才

            4.5 推進中國智慧物流發(fā)展的對策建議

            4.5.1 發(fā)展高效物流新模式

            4.5.2 便捷運輸工程重點工程

            4.5.3 建設信息化標準體系

            4.5.4 建立物流信息化平臺

            第五章 2015-2017年中國智慧物流技術發(fā)展分析

            5.1 自動識別技術

            5.1.1 技術發(fā)展概述

            5.1.2 二維碼技術應用

            5.1.3 條形碼技術應用

            5.1.4 射頻識別技術應用

            5.2 大數據技術

            5.2.1 物流大數據概念特征

            5.2.2 物流大數據發(fā)展現(xiàn)狀

            5.2.3 物流大數據應用模式

            5.2.4 物流大數據存在不足

            5.2.5 物流大數據前景展望

            5.3 物聯(lián)網技術

            5.3.1 物聯(lián)網技術簡述

            5.3.2 市場規(guī)模分析

            5.3.3 感知互動層應用

            5.3.4 網絡傳輸層應用

            5.3.5 應用服務層應用

            5.4 云計算技術

            5.4.1 云計算應用意義

            5.4.2 云計算應用途徑

            5.4.3 云物流應用現(xiàn)狀

            第六章 2015-2017年不同運輸方式智慧物流發(fā)展分析

            6.1 中國公路物流智能化分析

            6.1.1 公路港智能物流配送

            6.1.2 公路港功能及其優(yōu)勢

            6.1.3 公路港城市配送平臺

            6.1.4 “互聯(lián)網+”公路物流

            6.1.5 公路港項目發(fā)展動態(tài)

            6.2 中國鐵路物流智能化分析

            6.2.1 互聯(lián)網+鐵路物流平臺

            6.2.2 “無軌站”智能運輸模式

            6.2.3 智慧火車站解決方案

            6.2.4 智能鐵路助力企業(yè)轉型

            6.2.5 現(xiàn)代物流發(fā)展對策分析

            6.3 中國港口物流智能化分析

            6.3.1 港口智能化概況

            6.3.2 智慧港口物流架構

            6.3.3 港口智能物流技術

            6.3.4 智能集裝箱應用

            6.3.5 智慧港口項目動態(tài)

            6.3.6 智慧港口建設機遇

            6.3.7 智慧港口建設規(guī)劃

            6.4 中國航空物流智能化分析

            6.4.1 “智慧空運”解決方案

            6.4.2 航空貨運智慧化發(fā)展

            6.4.3 “智慧空運”發(fā)展影響

            6.4.4 “智慧空運”發(fā)展建議

            6.4.5 “智慧空運”項目動態(tài)

            第七章 2015-2017年中國智慧物流倉儲發(fā)展現(xiàn)狀分析

            7.1 2015-2017年中國倉儲市場發(fā)展現(xiàn)狀分析

            7.1.1 倉儲行業(yè)企業(yè)數量

            7.1.2 倉儲固定資產投資

            7.1.3 物流倉儲費用總額

            7.1.4 倉儲行業(yè)發(fā)展水平

            7.1.5 市場需求規(guī)模分析

            7.2 2015-2017年中國智能倉儲行業(yè)發(fā)展分析

            7.2.1 智能倉儲發(fā)展現(xiàn)狀

            7.2.2 智能倉儲市場規(guī)模

            7.2.3 自動化物流倉儲市場

            7.2.4 無人倉應用現(xiàn)狀分析

            7.2.5 自動輸送與分揀系統(tǒng)

            7.2.6 智能倉儲發(fā)展建議

            7.3 2015-2017年中國智慧倉儲建設用地分析——物流地產

            7.3.1 物流地產概念

            7.3.2 市場發(fā)展現(xiàn)狀

            7.3.3 企業(yè)布局動態(tài)

            7.3.4 物流設施供需

            7.3.5 高標準倉庫建設

            7.3.6 地產需求預測

            7.4 2015-2017年智慧倉儲重點設備市場分析——倉儲機器人

            7.4.1 市場規(guī)模分析

            7.4.2 技術應用分析

            7.4.3 搬運環(huán)節(jié)應用

            7.4.4 揀選環(huán)節(jié)應用

            7.4.5 分揀環(huán)節(jié)應用

            7.4.6 市場典型產品

            第八章 2015-2017年中國智慧物流配送發(fā)展現(xiàn)狀分析

            8.1 2015-2017年中國物流行業(yè)配送模式分析

            8.1.1 自營物流模式

            8.1.2 物流聯(lián)盟模式

            8.1.3 物流一體化模式

            8.1.4 第三方物流模式

            8.1.5 第四方物流模式

            8.2 2015-2017年中國智慧物流車貨配送發(fā)展分析

            8.2.1 物流運輸規(guī)模

            8.2.2 車貨匹配原理

            8.2.3 車貨匹配規(guī)模

            8.2.4 車貨匹配模式

            8.2.5 配貨時間縮短

            8.2.6 盈利模式分析

            8.2.7 市場競爭格局

            8.3 新能源汽車配送

            8.3.1 新能源汽車技術解析

            8.3.2 降低物流運營成本

            8.3.3 推動綠色物流發(fā)展

            8.4 無人機配送

            8.4.1 市場發(fā)展規(guī)模

            8.4.2 系統(tǒng)模塊介紹

            8.4.3 收發(fā)流程分析

            8.4.4 實際應用現(xiàn)狀

            8.5 智能快遞柜

            8.5.1 技術應用現(xiàn)狀

            8.5.2 市場規(guī)模分析

            8.5.3 市場競爭格局

            8.5.4 企業(yè)盈利模式

            8.5.5 配送分流效率

            8.5.6 發(fā)展存在的問題

            第九章 2015-2017年中國新零售下智慧物流應用分析

            9.1 2015-2017年中國新零售行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

            9.1.1 新零售發(fā)展背景

            9.1.2 新零售發(fā)展特點

            9.1.3 新零售發(fā)展路徑

            9.2 2015-2017年中國新零售環(huán)境對電商發(fā)展的影響分析

            9.2.1 網絡零售規(guī)模分析

            9.2.2 電商發(fā)展面臨轉型

            9.2.3 電商發(fā)展轉型現(xiàn)狀

            9.2.4 零售市場發(fā)展趨勢

            9.3 2015-2017年新零售下物流邏輯演變分析

            9.3.1 到店消費模式

            9.3.2 B2C訂單模式

            9.3.3 到家配送模式

            9.4 2015-2017然后新零售下即時物流發(fā)展現(xiàn)狀分析

            9.4.1 市場發(fā)展現(xiàn)狀

            9.4.2 新零售業(yè)務興起

            9.4.3 市場規(guī)模分析

            9.4.4 場景物流應用

            9.4.5 業(yè)務發(fā)展趨勢

            第十章 2015-2017年中國重點行業(yè)智慧物流應用分析

            10.1 智慧物流在冷鏈物流中的應用

            10.1.1 冷鏈物流概述

            10.1.2 市場發(fā)展現(xiàn)狀

            10.1.3 RFID技術應用

            10.1.4 電商+冷鏈物流

            10.1.5 互聯(lián)網+冷鏈物流

            10.1.6 第三方智能共配

            10.1.7 第四方一站式服務

            10.1.8 未來發(fā)展方向分析

            10.2 智慧物流在醫(yī)藥行業(yè)中的應用

            10.2.1 醫(yī)藥物流概述

            10.2.2 “互聯(lián)網+”發(fā)展

            10.2.3 大數據應用分析

            10.2.4 醫(yī)藥物流云整合

            10.2.5 倉儲管理信息化

            10.2.6 無人機應用程度

            10.2.7 發(fā)展前景展望

            10.3 智慧物流在煙草行業(yè)中的應用

            10.3.1 “互聯(lián)網+”物流新模式

            10.3.2 構建工業(yè)運輸共享平臺

            10.3.3 煙草物流信息化發(fā)展

            10.3.4 自動化倉儲應用優(yōu)勢分析

            10.3.5 大數據技術應用效果分析

            10.4 智慧物流在煤炭行業(yè)中的應用

            10.4.1 煤礦生產物流系統(tǒng)待解問題

            10.4.2 煤炭精準開采物聯(lián)網應用概述

            10.4.3 煤炭精準開采物聯(lián)網關鍵技術

            10.4.4 煤礦災害精準預警物聯(lián)網架構

            10.5 智慧物流在電力行業(yè)中的應用

            10.5.1 倉儲管理智能化

            10.5.2 大數據物資管理

            10.5.3 智能化效果分析

            第十一章 2015-2017中國智慧物流行業(yè)區(qū)域發(fā)展分析

            11.1 安徽省

            11.1.1 物流產業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

            11.1.2 大力發(fā)展“互聯(lián)網+物流”

            11.1.3 鼓勵物流企業(yè)積極轉型

            11.1.4 智慧物流未來發(fā)展規(guī)劃

            11.2 陜西省

            11.2.1 物流大數據綜合服務平臺建設

            11.2.2 京東低空無人機物流進駐西安

            11.2.3 慧物流公路信息港項目規(guī)劃

            11.3 河南省

            11.3.1 物流產業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

            11.3.2 加快現(xiàn)代物流建設

            11.3.3 推動產業(yè)智慧化發(fā)展

            11.3.4 冷鏈物流智能化案例

            11.3.5 產業(yè)未來發(fā)展目標

            11.4 江蘇省

            11.4.1 產業(yè)發(fā)展運行現(xiàn)狀

            11.4.2 智慧物流發(fā)展重點

            11.4.3 智慧物流重點工程

            11.4.4 未來發(fā)展目標規(guī)劃

            11.5 浙江省

            11.5.1 產業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

            11.5.2 “互聯(lián)網+”物流

            11.5.3 “機器人+”物流

            11.5.4 金華智慧物流建設

            11.5.5 杭州智慧物流建設

            11.5.6 寧波智慧物流建設

            11.6 貴州省

            11.6.1 物流園經濟運行情況

            11.6.2 大數據推動物流發(fā)展

            11.6.3 物流城項目建設動態(tài)

            11.6.4 智慧冷鏈物流建設規(guī)劃

            11.7 其他地區(qū)

            11.7.1 天津市

            11.7.2 重慶市

            11.7.3 甘肅省

            11.7.4 廣西省

            11.7.5 福建省

            第十二章 2015-2017年中國智慧物流園區(qū)發(fā)展分析

            12.1 中國智慧物流園區(qū)發(fā)展概況

            12.1.1 園區(qū)發(fā)展規(guī)模

            12.1.2 園區(qū)規(guī)劃設計

            12.1.3 園區(qū)發(fā)展?jié)摿?/SPAN>

            12.2 杭州空港經濟區(qū)

            12.2.1 園區(qū)發(fā)展概況

            12.2.2 園區(qū)發(fā)展現(xiàn)狀

            12.2.3 園區(qū)功能布局

            12.2.4 發(fā)展規(guī)劃分析

            12.3 鄭州國際物流園區(qū)

            12.3.1 園區(qū)發(fā)展概況

            12.3.2 園區(qū)發(fā)展環(huán)境

            12.3.3 發(fā)展形勢分析

            12.3.4 園區(qū)戰(zhàn)略定位

            12.3.5 發(fā)展保障措施

            12.3.6 園區(qū)發(fā)展對策

            12.4 上海外高橋保稅物流園區(qū)

            12.4.1 園區(qū)發(fā)展概況

            12.4.2 園區(qū)政策功能

            12.4.3 業(yè)務模式分析

            12.5 承德國際商貿物流園

            12.5.1 園區(qū)發(fā)展概況

            12.5.2 園區(qū)戰(zhàn)略考量

            12.5.3 產業(yè)鏈發(fā)展

            12.5.4 運營模式分析

            12.6 太原中鼎物流園

            12.6.1 園區(qū)發(fā)展簡介

            12.6.2 核心優(yōu)勢分析

            12.6.3 園區(qū)設施規(guī)模

            12.6.4 運行現(xiàn)狀分析

            12.7 其他

            12.7.1 嘉興現(xiàn)代物流園

            12.7.2 象山現(xiàn)代物流園區(qū)

            12.7.3 貴州智慧商貿物流港

            12.7.4 菜鳥&遞四方國際智慧物流園

            第十三章 2015-2017年中國智慧物流重點企業(yè)發(fā)展分析

            13.1 順豐速運——全面布局智慧物流

            13.1.1 企業(yè)發(fā)展概況

            13.1.2 布局智慧物流

            13.1.3 智慧物流服務

            13.1.4 應用技術分析

            13.1.5 智慧物流系統(tǒng)

            13.2 京東商城——自動化向智慧化變革

            13.2.1 企業(yè)發(fā)展概況

            13.2.2 企業(yè)經濟效益

            13.2.3 智慧物流布局

            13.2.4 大數據應用分析

            13.2.5 青龍系統(tǒng)應用

            13.2.6 無人倉應用

            13.3 菜鳥物流——大數據智慧物流系統(tǒng)

            13.3.1 企業(yè)發(fā)展概況

            13.3.2 布局智慧物流

            13.3.3 智慧物流體系

            13.3.4 物流園區(qū)建設

            13.3.5 平臺系統(tǒng)分析

            13.4 蘇寧——智慧倉配一體化

            13.4.1 企業(yè)發(fā)展概況

            13.4.2 智慧物流現(xiàn)狀

            13.4.3 智慧倉配發(fā)展

            13.4.4 未來發(fā)展規(guī)劃

            13.5 傳化物流——打造智能公路物流網

            13.5.1 企業(yè)發(fā)展概況

            13.5.2 公路物流網建設

            13.5.3 公路物流項目

            13.6 中儲股份——傳統(tǒng)物流企業(yè)轉型

            13.6.1 企業(yè)發(fā)展概況

            13.6.2 布局智慧物流

            13.6.3 智慧物流平臺

            13.7 其他企業(yè)

            13.7.1 正旸物流——多溫層蓄冷式共同配送

            13.7.2 58速運——同城物流貨運智慧發(fā)展

            13.7.3 中通物流——智慧電商區(qū)域物流配送

            第十四章 中國智慧物流行業(yè)投資前景分析

            14.1 中國智慧物流行業(yè)投資現(xiàn)狀分析

            14.1.1 國內市場并購動態(tài)

            14.1.2 產業(yè)集群效應顯現(xiàn)

            14.1.3 服務模式創(chuàng)新投資

            14.2 中國智慧物流產業(yè)鏈投資機會

            14.2.1 上游機械行業(yè)投資機會

            14.2.2 上游計算機行業(yè)投資機會

            14.2.3 中游交運行業(yè)投資機會

            14.3 中國物流企業(yè)投融資動態(tài)分析

            14.3.1 投融資概況分析

            14.3.2 投融資事件分類

            14.3.3 企業(yè)投融資分析

            14.4 中國智慧物流相關產業(yè)投資機遇

            14.4.1 倉儲機器人

            14.4.2 無人機

            14.4.3 自動駕駛汽車

            14.4.4 自動化物流設備

            第十五章 中國智慧物流行業(yè)發(fā)展趨勢及前景展望

            15.1 中國物流行業(yè)未來發(fā)展前景分析

            15.1.1 配送半徑決定生存空間

            15.1.2 打通城鄉(xiāng)雙向物流體系

            15.1.3 物流行業(yè)規(guī)模持續(xù)擴大

            15.1.4 智慧物流帶動行業(yè)發(fā)展

            15.1.5 “一帶一路”重大機遇

            15.2 中國智慧物流行業(yè)發(fā)展熱點分析

            15.2.1 “互聯(lián)網+物流”發(fā)展

            15.2.2 物流平臺未來發(fā)展趨勢

            15.2.3 智慧物流技術應用前景

            15.2.4 智能物流裝備市場需求

            15.3 中國智慧物流行業(yè)前景預測

            15.3.1 未來發(fā)展形勢

            15.3.2 發(fā)展趨勢分析

            15.3.3 投資規(guī)模預測

            15.3.4 倉儲設備規(guī)模

            15.3.5 RFID市場預測

            圖表目錄

            圖表:2012-2017年國內生產總值及其增長速度

            圖表:2012-2017年三次產業(yè)增加值占全國生產總值比重

            圖表:2016年以來中國智慧物流相關政策匯總

            圖表:2017年物流應用技術成熟度曲線

            圖表:大數據關鍵技術

            圖表:大數據技術關注度

            圖表:2016年中國公路物流運價指數情況

            圖表:2015-2016年物流業(yè)景氣指數

            圖表:2015年以來成品油綜合價格變化情況

            圖表:2016年社會物流總費用及增長

            圖表:2016年社會物流總額及增長變化情況

            圖表:2016年進口物流量及增長變化情況

            圖表:全國九大物流區(qū)域布局

            圖表:2016年中國物流企業(yè)TOP50

            圖表:2003-2016年社會物流總費用與GDP的比率與服務業(yè)比重對比

            圖表:現(xiàn)代物流發(fā)展階段回顧

            圖表:自動化立體倉庫與傳統(tǒng)倉庫特點比較

            圖表:平庫、立庫投資對比

            圖表:現(xiàn)代物流運行流程

            圖表:智慧物流在工業(yè)4.0生態(tài)系統(tǒng)中的地位

            圖表:生產與物流在工業(yè)4.0中的發(fā)展階段

            圖表:2015-2016年中國“雙十一”包裹履約率

            圖表:2013-2016歷年完一億包裹簽收時間

            圖表:2014-2016年中國東部物流時效指數變化

            圖表:2014-2016年中國中部物流時效指數變化

            圖表:2014-2016年中國西部物流時效指數變化

            圖表:2016年中國各地物流時效排名

            圖表:基于RFID物流系統(tǒng)的系統(tǒng)結構

            圖表:RFID利用感應電池獲得芯片中的產品信息途徑

            圖表:RFID按照應用頻率的分類

            圖表:RFID應用于現(xiàn)代化的物流管理

            圖表:RFID應用于現(xiàn)代化的倉儲管理

            圖表:大數據為供應鏈帶來的價值

            圖表:智慧物流系統(tǒng)的體系架構

            圖表:公路港模式下的城市物流配送

            圖表:搭建城市配送平臺

            圖表:智慧港口的架構

            圖表:智慧空運的主要內容

            圖表:機場貨運站的貨運流程

            圖表:智慧空運體系各個行業(yè)利益相關方

            圖表:智慧空運體系各利益相關方標準化建設

            圖表:2010-2016年中國倉儲行業(yè)企業(yè)數量

            圖表:2001-2016年中國倉儲業(yè)固定資產投資額及同比增長

            圖表:2001-2016年中國物流倉儲費用及同比增長

            圖表:中美物流倉儲水平對比

            圖表:2015-2020年全球電子商務銷售額對比

            圖表:2009-2015年中國第三方物流消費占企業(yè)物流總支出比重

            圖表:2013-2016年上海新建倉儲類型比例

            圖表:中國衛(wèi)星城市群

            圖表:2013-2016年中國智能倉儲市場規(guī)模及同比增長

            圖表:2000-2016年中國物流自動化系統(tǒng)市場規(guī)模及同比增長

            圖表:1985-2016年我國自動化立庫保有量

            圖表:自動分揀系統(tǒng)各種分揀形式對比

            圖表:電商分揀流程

            圖表:電商分揀涉及設備

            圖表:2011-2015年中國優(yōu)質物流設施供需

            圖表:2013-2015年中國倉儲面積

            圖表:2015年中國高標準倉庫占比

            圖表:2011-2015年中國高標準倉庫供應面積

            圖表:2016年中國高標準倉庫前五供應面積

            圖表:2015年底主要城市高標準倉庫存量

            圖表:2010-2015年中國主要物流片區(qū)租金增長情況

            圖表:2017年中國典型無人倉機器人技術分析

            圖表:AGV機器人場景應用分析

            圖表:2017年中國AGV機器人發(fā)展瓶頸

            圖表:AGV機器人生產效率

            圖表:物流業(yè)揀選方式對比分析

            圖表:無人分揀倉應用案例

            圖表:車貨匹配原理示意圖

            圖表:2013-2016年中國車貨匹配市場規(guī)模及增速

            圖表:2017年典型物流APP周獨立設備數對比

            圖表:傳統(tǒng)公路干線與車貨匹配平臺效率對比

            圖表:車貨匹配平臺盈利模式

            圖表:2017年中國新能源技術分析

            圖表:傳統(tǒng)燃油物流車和純電動物流車成本對比

            圖表:《免征車輛購置稅的新能源汽車車型目錄》中純電動載貨車品牌及其參數

            圖表:2017年中國智能快遞柜技術分析

            圖表:智能快遞柜圖解

            圖表:智能快遞柜主要布局企業(yè)

            圖表:用戶快遞接收方式

            圖表:智能快遞柜企業(yè)布局

            圖表:2017年智能快遞柜收費模式

            圖表:2011-2016年中國網上銷售情況

            圖表:2010-2016年中國網上零售額及增速

            圖表:B2C訂單模式

            圖表:到店消費+代買代送模式示意圖

            圖表:同城即時配送市場

            圖表:永輝超級物種模式

            圖表:快服務同城當日達物流體系

            圖表:2009-2016年中國即時物流發(fā)展

            圖表:2013-2016年中國商超宅配行業(yè)滲透率

            圖表:2012-2016年中國即時物流行業(yè)訂單量

            圖表:2016年即時物流行業(yè)各服務領域訂單占比

            圖表:2017年不同運力組織形式對比圖

            圖表:2017年訂單時間分布運力圖

            圖表:2017年中國即時物流訂單需求分布

            圖表:電商向新零售轉型

            圖表:新零售平臺

            圖表:2003-2016年中國冷鏈物流市場規(guī)模

            圖表:2016年以來冷鏈物流相關政策匯總

            圖表:基于RFID技術的農產品冷鏈物流系統(tǒng)設計圖

            圖表:電力物資大數據挖掘平臺構架

            圖表:2014-2016年浙江省物流業(yè)景氣指數

            圖表:2014-2016年浙江省物流景氣指數新訂單指數變化

            圖表:智慧物流園區(qū)的核心業(yè)務及相互關系

            圖表:出口復進口業(yè)務模式

            圖表:保稅區(qū)轉關業(yè)務模式

            圖表:分撥中心業(yè)務模式

            圖表:轉口貿易業(yè)務模式

            圖表:國際中轉業(yè)務模式

            圖表:順豐在醫(yī)藥冷鏈物流布局分析

            圖表:順豐寧波大型倉儲中轉站

            圖表:順豐物流自動傳送帶

            圖表:順豐自動分揀系統(tǒng)

            圖表:京東物流配送業(yè)務流程

            圖表:青龍系統(tǒng)模型

            圖表:青龍系統(tǒng)架構

            圖表:青龍核心子系統(tǒng)

            圖表:青龍倒三角模型

            圖表:京東自提柜

            圖表:淘寶交易實時區(qū)域動態(tài)

            圖表:從淘寶交易記錄看電商物流網絡格局

            圖表:菜鳥物流平臺架構

            圖表:中儲智慧運輸物流電子商務平臺運營模式

            圖表:2017年物流行業(yè)投融資匯總

            圖表:2017年第一季度物流投融資事件分類(按輪次分)

            圖表:2018-2023年中國智慧物流行業(yè)投資需求預測

            圖表:2018-2023年中國物流倉儲自動化系統(tǒng)市場規(guī)模預測

            圖表:2018-2023年中國RFID市場規(guī)模預測

          2. 隨著國家經濟進入轉型升級階段,土地人工等成本不斷上升,靠低成本或擴大銷售難以獲得利潤,機械自動化、物流自動化作力降本增效新的利潤增長點,其戰(zhàn)略地位將得到凸顯。

              智慧物流是現(xiàn)代物流發(fā)展方向,智慧物流將RFID、傳感器、GPS、云計算等信息技術廣泛應用于物流運輸、倉儲、包裝、裝卸搬運、流通加工、配送、信息服務等各個環(huán)節(jié),實現(xiàn)物流系統(tǒng)的智能化、網絡化、自動化、可視化、系統(tǒng)化。

              2016年全國社會物流總額229.7萬億元,按可比價格計算,比上年增長6.1%,增速比上年提高0.3個百分點。2017年1-10月全國社會物流總額為206.3萬億元,按可比價格計算,同比增長6.8%,增速比前三季度回落0.1個百分點;社會物流總費用9.5萬億元,同比增長9.7%,增速比前三季度回落0.7個百分點;物流業(yè)總收入7.1萬億元,同比增長12.3%,比前三季度回落1個百分點。

              隨著智能制造和“互聯(lián)網+”的提出,物流行業(yè)也逐步向智能化和自動化發(fā)展。政府也針對物流產業(yè)推出了一系列標準化和產業(yè)融合政策,智慧物流有望在國家政策支持和大量的市場需求推動下迎來新一輪的爆發(fā)期。

              本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫,在大量周密的市場調研基礎上,主要依據了國家統(tǒng)計局、國家商務部、國家發(fā)改委、國家經濟信息中心、國務院發(fā)展研究中心、全國商業(yè)信息中心、中國經濟景氣監(jiān)測中心、中國行業(yè)研究網、國內外相關報刊雜志的基礎信息以及智慧物流專業(yè)研究單位等公布和提供的大量資料。對我國智慧物流行業(yè)作了詳盡深入的分析,為智慧物流產業(yè)投資者尋找新的投資機會。為戰(zhàn)略投資者選擇恰當的投資時機和公司領導層做戰(zhàn)略規(guī)劃提供準確的市場情報信息及科學的決策依據,同時對銀行信貸部門也具有極大的參考價值。

          3. 中研普華集團的研究報告著重幫助客戶解決以下問題:

            ♦ 項目有多大市場規(guī)模?發(fā)展前景如何?值不值得投資?

            ♦ 市場細分和企業(yè)定位是否準確?主要客戶群在哪里?營銷手段有哪些?

            ♦ 您與競爭對手企業(yè)的差距在哪里?競爭對手的戰(zhàn)略意圖在哪里?

            ♦ 保持領先或者超越對手的戰(zhàn)略和戰(zhàn)術有哪些?會有哪些優(yōu)劣勢和挑戰(zhàn)?

            ♦ 行業(yè)的最新變化有哪些?市場有哪些新的發(fā)展機遇與投資機會?

            ♦ 行業(yè)發(fā)展大趨勢是什么?您應該如何把握大趨勢并從中獲得商業(yè)利潤?

            ♦ 行業(yè)內的成功案例、準入門檻、發(fā)展瓶頸、贏利模式、退出機制......

            為什么要立即訂購行業(yè)研究報告的四大理由:

            ♦ 理由1:商業(yè)戰(zhàn)場上的失敗可以原諒,但是遭到競爭對手的突然襲擊則不可諒解。如果您的企業(yè)經常困于競爭對手的市場策略而毫無還手之力,那么您需要比您企業(yè)的競爭對手知道得更多,請馬上訂購。

            ♦ 理由2:如果您的企業(yè)一直期望在新的季度里使企業(yè)利潤倍增,獲得更好的業(yè)績表現(xiàn),您需要借助行業(yè)專家智囊團的智慧和建議,那么您不可不訂。

            ♦ 理由3:如果您的企業(yè)準備投資于某項新業(yè)務,需要周祥的商業(yè)計劃資料及發(fā)展規(guī)劃的策略建議,同時也不想為此付出大量的資源及調研時間,那么您非訂不可。

            ♦ 理由4:如果您的企業(yè)缺乏多年業(yè)內資深經驗培養(yǎng)的行業(yè)洞察力,長期性、系統(tǒng)性的行業(yè)關鍵數據支持,而無法準確把握市場,搶占最新商機的戰(zhàn)略制高點,那么請把這一切交給我們。

            數據支持

            權威數據來源:國家統(tǒng)計局、國家發(fā)改委、工信部、商務部、海關總署、國家信息中心、國家稅務總局、國家工商總局、國務院發(fā)展研究中心、國家圖書館、全國200多個行業(yè)協(xié)會、行業(yè)研究所、海內外上萬種專業(yè)刊物。

            中研普華自主研發(fā)數據庫:中研普華細分行業(yè)數據庫、中研普華上市公司數據庫、中研普華非上市企業(yè)數據庫、宏觀經濟數據庫、區(qū)域經濟數據庫、產品產銷數據庫、產品進出口數據庫。

            國際知名研究機構或商用數據庫:如Euromonitor、IDC、Display、IBISWorld、ISI、TechNavioAnalysis、Gartenr等。

            一手調研數據:遍布全國31個省市及香港的專家顧問網絡,涉及政府統(tǒng)計部門、統(tǒng)計機構、生產廠商、地方主管部門、行業(yè)協(xié)會等。在中國,中研普華集團擁有最大的數據搜集網絡,在研究項目最多的一線城市設立了全資分公司或辦事處,并在超過50多個城市建立了操作地,資料搜集的工作已覆蓋全球220個地區(qū)。

            研發(fā)流程

            步驟1:設立研究小組,確定研究內容

            針對目標,設立由產業(yè)市場研究專家、行業(yè)資深專家、戰(zhàn)略咨詢師和相關產業(yè)協(xié)會協(xié)作專家組成項目研究小組,碩士以上學歷研究員擔任小組成員,共同確定該產業(yè)市場研究內容。

            步驟2:市場調查,獲取第一手資料

            ♦ 訪問有關政府主管部門、相關行業(yè)協(xié)會、公司銷售人員與技術人員等;

            ♦ 實地調查各大廠家、運營商、經銷商與最終用戶。

            步驟3:中研普華充分收集利用以下信息資源

            ♦ 報紙、雜志與期刊(中研普華的期刊收集量達1500多種);

            ♦ 國內、國際行業(yè)協(xié)會出版物;

            ♦ 各種會議資料;

            ♦ 中國及外國政府出版物(統(tǒng)計數字、年鑒、計劃等);

            ♦ 專業(yè)數據庫(中研普華建立了3000多個細分行業(yè)的數據庫,規(guī)模最全);

            ♦ 企業(yè)內部刊物與宣傳資料。

            步驟4:核實來自各種信息源的信息

            ♦ 各種信息源之間相互核實;

            ♦ 同相關產業(yè)專家與銷售人員核實;

            ♦ 同有關政府主管部門核實。

            步驟5:進行數據建模、市場分析并起草初步研究報告

            步驟6:核實檢查初步研究報告

            與有關政府部門、行業(yè)協(xié)會專家及生產廠家的銷售人員核實初步研究結果。專家訪談、企業(yè)家審閱并提出修改意見與建議。

            步驟7:撰寫完成最終研究報告

            該研究小組將來自各方的意見、建議及評價加以總結與提煉,分析師系統(tǒng)分析并撰寫最終報告(對行業(yè)盈利點、增長點、機會點、預警點等進行系統(tǒng)分析并完成報告)。

            步驟8:提供完善的售后服務

            對用戶提出有關該報告的各種問題給予明確解答,并為用戶就有關該行業(yè)的各種專題進行深入調查和項目咨詢。

            社會影響力

            中研普華集團是中國成立時間最長,擁有研究人員數量最多,規(guī)模最大,綜合實力最強的咨詢研究機構之一。中研普華始終堅持研究的獨立性和公正性,其研究結論、調研數據及分析觀點廣泛被電視媒體、報刊雜志及企業(yè)采用。同時,中研普華的研究結論、調研數據及分析觀點也大量被國家政府部門及商業(yè)門戶網站轉載,如中央電視臺、鳳凰衛(wèi)視、深圳衛(wèi)視、新浪財經、中國經濟信息網、商務部、國資委、發(fā)改委、國務院發(fā)展研究中心(國研網)等。

            如需了解更多內容,請訪問市場調研專題:

            專項市場研究 產品營銷研究 品牌調查研究 廣告媒介研究 渠道商圈研究 滿意度研究 神秘顧客調查 消費者研究 重點業(yè)務領域 調查執(zhí)行技術 公司實力鑒證 關于中研普華 中研普華優(yōu)勢 服務流程管理

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          中研普華 · 中國行業(yè)資訊領先服務商
          • 01

            中研普華擁有20年的產業(yè)規(guī)劃、企業(yè)IPO上市咨詢、行業(yè)調研、細分市場研究及募投項目運作經驗,業(yè)務覆蓋全球。

          • 02

            豐富的行業(yè)經驗。設立產業(yè)研究組,積累了豐富的行業(yè)實踐經驗,充分運用扎實的理論知識,更好的為客戶提供服務。

          • 03

            資深的專家顧問。專家團隊來自于國家級科研院所、著名大學教授、以及具備成功經驗的企業(yè)家,擁有強大的專業(yè)能力。

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            科學的研究方法。采取專業(yè)的研究模型,精準的數據分析,周密的調查方法,各個環(huán)節(jié)力求真實客觀準確。

          • 05

            完善的服務體系。不僅為您提供專業(yè)化的研究報告,還會為您提供超值的售后服務,給您帶來完善的一站式服務。

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            中研普華依托分布于全國各重點城市的市場調研隊伍,與國內外各大數據源建立起戰(zhàn)略合作關系。

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            中研普華推廣和傳播國內外頂尖管理理念,協(xié)助中國企業(yè)健康、持續(xù)成長,推動企業(yè)戰(zhàn)略轉型和管理升級。

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            中研普華獨創(chuàng)的水平行業(yè)市場資訊 + 垂直企業(yè)管理培訓的完美結合,體現(xiàn)了中研普華一站式服務的理念和優(yōu)勢。

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