工業互聯網利用大數據實現智能製造，是因為大數據的研究已經成為一個日益受到關注的行為，而在製造系統和商業環境變得日益複雜的今天，工業互聯網利用大數據去推動智能製造，解決問題和積累知識或許是更加高效和便捷的方式。
工業互聯網利用大數據推動智能製造主要有以下三個方向：
一、工業互聯網把問題變成數據，利用數據對問題的產生和解決進行建模，把經驗變成可持續的價值。
二、工業互聯網把數據變成知識，從可見解決問題延伸到不可見問題，不僅要明白how，還要去理解why。
三、工業互聯網把知識再變成數據，這裡的數據指的是生產中的指令、工藝參數和可執行的決策，從根本上去解決和避免問題。
在一個方向上最成功的應用案例應該是美國在20世紀90年代開展的2mm計劃，利用統計科學對汽車的設計和生產過程中的質量問題進行建模和管理，隨後推廣到了飛機制造等其他先進製造領域，對美國製造精度的提升起了重要的推動作用。
工業互聯網的典型應用是製造系統中的數據預測性分析，包括虛擬量測、健康管理、衰退預測等。核心是通過先進的分析算法對數據中的隱性知識進行挖掘和建模，並在製造過程中預測和避免問題。工業互聯網的典型應用是反向工程，即從問題的結果出發，利用知識反向推出問題發生的原因和過程；或是從產品最終的結果出發，反向推出產品的設計和製造過程，以及這樣去設計和製造的原因。這不僅需要知識，還需要了解知識之間的相關性和邏輯關係。
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