智能制造时代的到来，也意味着工业大数据时代的到来。在制造业向智能化转型的过程中，将推动工业大数据的广泛应用。工业大数据无疑将成为未来提高制造业生产率、竞争力和创新能力的关键因素，也是当前全球产业变革中须面对的重要课题。
　　在中国数字工业发展过程中，工业大数据被规划为重要突破点，未来十年，基于数据的智能系统将成为支撑智能制造和工业互联网的核心驱动力。
　　什么是工业大数据？
　　工业大数据是一个全新的概念。从字面上看，工业大数据是指信息技术在工业领域应用中产生的大数据。
　　工业大数据是指信息技术在工业领域应用中产生的数据，是工业互联网的核心，是工业智能化发展的关键。工业大数据是以互联网互联和大数据技术为基础，贯穿于工业设计、技术、生产、管理和服务的各个环节，使工业系统具有描述、诊断、预测、决策和控制等智能功能的模型和结果。
　　工业大数据主要分为现场设备数据、生产管理数据和外部数据。工业大数据具有数据量大、分布广、结构复杂、数据处理速度要求多样、数据分析可信度要求高等五大特点。
　　随着信息化和工业化的深度结合，信息技术已经渗透到工业企业产业链的各个环节。条形码、二维码、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网等技术在工业企业中得到了广泛应用，特别是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用。工业企业也进入了互联网产业新的发展阶段，工业企业拥有的数据日益丰富。在工业企业中，生产线在高速运转，工业设备产生、收集和处理的数据量远大于企业中计算机和人力产生的数据量。从数据类型上看，也是非结构化数据，生产线的高速运转对数据的实时性要求更高。
　　工业大数据的应用将带来工业企业创新变革的新时代。通过互联网和移动物联网带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球产业体系正在深度结合，给全球产业带来深刻变革，创新企业的R&D、生产、经营、营销和管理方式。这些创新为不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更强的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化、产品营销等。
　　从数据到大数据的行业
　　在新一代信息技术出现之前，工业企业已经正常运转了几百年，我们应该清楚地认识到，信息技术手段的加入更像是一种催化剂。首先，要明确需要达到什么样的经营目标，才能使现有的生产流程、工业产品和管理方法更好。
　　事实上，大数据支撑制造业业务转型Z根本的目标是提质增效，在自动化和信息化的基础上实现智能制造系统。在智能制造的基础上，那么就要搭建平台，构建产业生态，更有效地与产业链合作，实现工业互联网的倍增发展。

　　工业大数据的三个典型应用方向也是我们实现工业互联网的目标，包括智能装备、服务型制造、跨界结合。一个层次是设备层次，就是提高单台设备的可靠性，识别设备故障，优化设备运行等。二层次更多的是针对生产线、车间、工厂，提升运营效率，包括能耗优化、供应链管理、质量管理等。第三个层次是跨越工厂边界，实现产业互联的产业跨界。
　　工业大数据不是凭空而来的。传统的工业信息化一直在进行。我们已经有很多来自R&D端、生产过程和服务环节的数据。工业信息化的过程一直在产生大量的数据，从数据到大数据。其实应该更多考虑与自动化领域数据的叠加，这是数据和信息的结合。在产业互联网时代，我们需要纳入更多产业链上下游的数据，跨界。
　　有人说工业大数据是实现智能制造的核心技术，也有人说依赖于互联网、网络物理系统技术(CPS)，或者人工智能和机器人。大数据不是目的，而是看待问题的方式和解决问题的手段。通过分析数据，我们可以预测需求，预测制造，解决和规避隐形问题的风险，利用数据整合产业链和价值链，这是大数据的核心目的。
　　工业大数据不仅仅意味着企业的简单数字化，而是将大数据作为智能制造的核心驱动力，在不断获取数据的过程中优化制造资源的配置效率，构建完善的业务体系，从单机设备、生产线、产业链到产业生态。
　　近年来，在国家大数据战略的指引下，我国工业大数据产业发展不断壮大。目前，我国工业大数据领域已经形成了龙头企业、上下游企业互动的良好局面。可以预见，随着政策的落实，工业大数据将迎来发展机遇期，有望成为支撑工业高质量发展、推动中国制造向中国创造升级的新引擎。