工業大數據是互聯網，大數據和工業產業結合的產物，同時又反作用於產業升級發展。對於製造業而言，瞭解行業大數據產生的背景，歸納行業大數據的分類和特點，從數據流推動本身價值創造的視角看待、重造工業價值流程，將具有現實意義。
工信部的數據顯示：“中國製造業約佔整個世界製造業 20% 的份額，在 500 餘種主要產品中，我國有 220 多種產量位居世界第一。2014年，我國共有 100 家企業入選‘財富世界500強’，其中製造業企業佔 56 家”。
但長期粗放式發展之後，中國製造業發展面臨著穩增長和調結構的雙重困境，進入了“爬坡過坎”的關鍵時刻。正如國務院發佈的《中國製造2025》提到，“我國仍處於工業化進程中，與先進國家相比還有較大差距。製造業大而不強…”。
與此同時，德國提出了工業4.0，美國提出了工業互聯網的概念希望藉此實現製造業的復興。中國提出《中國製造2025》正是要推動製造業向中高端邁進，以大數據、物聯網、雲計算等新一代信息技術將引爆這一輪產業變革，加速傳統制造企業的轉型升級。
工業大數據與德國工業4.0、中國製造2025的關係：
工業4.0、中國製造2025的核心是工業大數據。
無論是“德國工業4.0”還是“中國製造2025”，都提到了智能化和互聯網化，而智能化和互聯網化的核心是：
一方面利用互聯網技術實現傳統的以產品為中心變為以客戶為中心，加強客戶需求預測並嘗試讓客戶參與產品研發，提供個性化的產品、服務及體驗。
另一方面採集大量消費數據動態調整生產方式以快速適應客戶需求變化，即變大規模批量生產為大規模定製生產。
最後一方面利用企業內部營銷、科研、生產、採購等經營數據，為企業經營解決提供依據，實現企業經營透明。
隨著企業智能化和互聯網化水平的提升，企業擁有了越來越多的數據，而這些數據反過來有提升了企業智能化和互聯網化的水平。
\ 工業大數據如何改變製造業？
精度更高
高成功率的製造是製造商的核心競爭力。
在大數據出現之前，最好的方法是投資更好的設備，或對員工進行更好的培訓，但都無法太大的減少失敗率帶來的額外損失。然而，使用大數據，製造商可以使用計算機程序來優化流程，並更加巧妙地分析錯誤，從而防止這些錯誤產生。
產量更高
大多數製造商購買原材料並製造成品，他們銷售價格高過製造成本。在該系統中，製造商可以獲得更高的收益（每個成品使用的原材料越少），企業的經營就更有利可圖。新的大數據應用程序使製造商能夠更好地瞭解其整體產量，並有機會改進其運營方法，生產產品獲得更多的利潤。
更好的預測
製造商可以根據各種情況預先判斷需要生產多少產品，淡季的時候減少生產量，以及在倉庫中的庫存或出貨量。大數據有助於製造商更好地掌握這種供需關係的變化，因此可以在最有價值的生產條件下進行生產。
預測和判斷蹤供應商的產品優劣
製造商也可以使用大數據跟蹤供應商的優劣。例如，如果供應商提供劣質產品比例較高，通過大數據計算證明這些事情，就可以確定選擇新的供應商是否更加具有成本效益。
更高的可追溯性
大數據還使製造商的流程更加透明和可追溯。製造商的原材料在生產過程中以及生產階段有多少損失？給定批次產量多少，目前存儲在哪裡？運送需要多長時間，一旦需要運送，產品在哪裡？大數據可幫製造商跟蹤生產和交付的所有這些階段，並提供對可能效率低的領域的洞察和分析。
高級自定義工作
大數據顯示，通過在以往的努力中獲取數據並創造更好地利用原材料的方法，有可能創建高級定製工作。它也可以幫助製造商採取逆向工程，為熟悉的問題提出新的解決方案。
投資回報率和運營效率
大數據使製造商能夠更深入地瞭解其運營的真正效率，以及升級時產生的投資回報率（ROI），例如新設備或新的廣告策略。
\ 這對製造商意味著什麼？
更高的盈利能力
傳統制造業受到原材料成本和生產限制等因素的限制，而大數據的降臨，讓每個生產環節得更多的收益，極大的較少了成本，企業主能夠利用這些機會，賺取更多的收入。
更大的競爭壓力
隨著製造商採用大數據戰略，競爭對手感受到採取類似甚至更好的方法的壓力。越來越多的競爭迫使越來越多的傳統制造商升級內部系統，因此未來的技術發展將會越來越活躍。
對新角色的需求
精益的數據應用程序對外部人員或不熟悉數據分析的人員來說具有極大的挑戰性。新技術令人印象深刻，但他們要求有足夠知識和經驗的人來實施和管理它們。因此，製造商需要專業的人或者公司來協助完成這些變化。
目前來看，越來越多的傳統制造業也隨著大數據的普及在不斷的進行產業升級，在競爭激烈的新時代，大數據給製造業帶來的改變是否會引領新的工業革命，相信各位已經有了自己的答案。
\ 工業大數據的產生及特點
工業大數據是製造型企業創新轉型的驅動力和催化劑，隨著三維設計、3D打印、機器人技術等在製造型企業廣泛應用。工業大數據廣泛分佈在產品設計、製造、物流、服役等各環節，具體如下：
數字化設計：如飛機全數字化設計：波音公司利用 CATIA 軟件設計波音 777 的 300 萬個零部件的尺寸和形狀數據；
智能化製造：以智能工業機器人為典型代表的智能製造裝備已經開始在多個領域得到應用；我國今年的工業機器人超過日本。
網絡化監控：大型工業裝備運行狀態網絡化遠程動態監測：例如，波音 737 發動機在飛行中每 30 分鐘產生 10TB 數據；陝鼓動力實現數百臺旋轉機械遠程在線監測及故障診斷。
物聯化管理：工業生產過程開始大量使用 RFID 實現零件與產品管理。
工業大數據區別其他行業大數據有自身的特點和挑戰：
一是多源性獲取，數據分散、非結構化數據比例大
工業大數據來源廣泛且分散，有來源於產品製造現場工控網監控數據，有來源於互聯網的客戶、供應商數據，有來源於企業內網的經營管理數據。海量異構多源多類數據難以有效集成，語義描述困難，不能實現面向系統生命週期管理的數據協同管理；
二是數據關聯性強，有關聯也要有因果
工業大數據的產生和應用都圍繞產品全生命週期、企業主價值鏈等，數據間關聯性強且分析準確性要求高。不但要利用大數據給出決策也要用大數據給出決策依據。工業大數據預測精度低，準確性和可靠性不高，無法滿足安全性要求；
三是持續採集、具有鮮明的動態時空特性
工業大數據來源於工控網絡和傳感設備，具有實時性強、連續性、穩定性要求高等特點，需要採用可靠的數據採集、存儲、管理的工具進行管理，另外涉及國計民生領域還要求整個平臺安全可控。工業大數據分析的實時性要求高，動態控制困難，量化難度大。
四是與具體工業領域緊密相關
工業大數據產生依賴於 CPS 網絡和智能產品，但目前面向信息物理融合系統的分析方法單一，無法實現閉環、多層次、多階段、自比較等的綜合分析；面向智能設備和智能產品的故障檢測能力不足，健康預測管理水平低，無法實現面向產品可靠性的深層次分析。
\ 工業大數據的典型應用場景
1、企業經營管控
現狀：對企業的掌控依賴於紙質的、離散的報表及總結報告等，獲取的信息往往存在滯後、缺乏綜合性分析意見的反饋等；
目標：實時的、準確的、全面的獲取企業運營現狀，實現管控透明化，及時發現問題，為科學決策提供支撐；
應用示例：
通過問題看板展示相關負責人或領導可直觀的瞭解現行問題及項目進展等情況，追溯科研能力及生產能力相關的缺失，及時予以科研流程及生產流程的干涉，從根本上解決問題，達到企業價值及客戶需求。
大數據對於企業透明化的經營管控可實時的、直觀的、全面的展現企業現狀、及時地發現問題、快速的定位問題根源並提出相應措施，最終迴歸到企業價值體現及經營目標建設。
2、產品研製協同
現狀：各學科設計分散，缺乏綜合考慮；知識以經驗的形式掌握在少數人手中；設計工作對少數人的依賴性強，傳承性差；存在未考慮上下游客戶需求的問題等；
目標：開展多學科融合的協同設計、產品貨架支撐的並行設計、以產品全生命需求為依據的綜合設計(以客戶為中心，向產品定製轉型)。
應用示例：
通過建立統一的設計開發環境，實現知識的積累和重用。建立設計平臺，對產品研製過程中的各種工作內容進行集成展現和管理，並根據用戶角色和工作內容的不同，管理並查看相應的內容，用戶可通過研發設計工作臺直接開始設計工作。
協同設計研發平臺一方面通過數據、產品數據、運營數據管理為基礎，將設計經驗、工藝信息、製造信息、產品服役過程信息(零部件壽命、質量問題記錄等)、客戶需求等統一納入設計需求範疇，也即完成客戶等納入需求考慮，保證設計需求的全面響應，實現定製化奠定基礎，逐步協助企業服務化轉型；另一方面具體執行設計研發業務支持基於多學科融合的綜合，支持多學科並行設計等。
3、全面質量控制
現狀：由於質量問題等原因的工程變更追蹤困難、變更範圍難以確定；
目標：可通過 BOM 集成管理的數據，進行產品問題的向上及向下追溯，一方面追蹤問題根源並對其影響範圍進行確定(如存在多少在製品等)並干預，保證後續產品的質量；另一方面根據問題根源，改進原材料或設計工藝等，從根源上解決問題，降低問題重複帶來的損失。
應用示例：
以某零部件服役過程產生質量問題為例說明。當產品產生問題時回饋製造商形成質量問題記錄單，零部件製造企業基於完整的產品全生命週期數據管理可通過 BOM 追溯實現零部件批次、設計信息、工藝信息、製造過程信息的快速定位，進而由專業人員進行分析質量原因並採取響應的改進措施：
一方面：保證後續零部件/半成品按更改後的文件製造生產，使問題重複再現得到改善；
另一方面：對同一樣已交付使用的零部件採取一定的維護更換或召回處理，規避由某零部件問題造成工程停產的更大損失。
一直以來，技術都是推動商業環境進化的重要因素，而目前最熱的技術升級趨勢，無疑是人工智能。當下，儘管人工智能行業本身已經進入了一個平穩的發展期，但它對於各行各業的賦能卻正在以更熱烈的姿態進行。
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