参考中国报告网发布《2017-2022年中国工业大数据产业竞争现状及投资动向研究报告》
工业大数据位于工业物联网价值链的顶端，强调在全面互联的基础上，形成数据驱动的智能化变革。互联解决了通信的基本，但更重要的是数据端到端的流动，跨系统的流动，在数据流动技术上充分分析、建模，形成新的模式和新的业态。
大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。他之所以能促使众多技术和应用发生的质的飞跃，是因为具有传统数据所不具备的全面性。虽然传统数据和大数据都可以被统计分析，并得到与数据量相匹配的价值信息，但只有大数据可以进行大量且不间断的搜集和分类，准确地向用户提供预测或推荐，并基于此实现自动优化。
不同应用领域的大数据也具有不同的特性。在工业物联网领域，大数据以物理实体和环境为中心，数据来源于业务数据（IT）、机器数据（OT）和互联网数据（DT），多源异构，类型多是非结构化数据。
高速运转的生产线产生的数据对实时性要求很高，因此工业大数据的处理相比于商业大数据更加困难。然而，完整的工业生产流程，涉及从原材料采购、供应链管理、生产制造管理到产品销售的所有环节，使得工业信息系统性能上微小的提升，都能带来巨大回报。
在工业大数据生产链中，采集和监控数据的价值量很小，分享和挖掘才是大数据价值所在。大数据共享是工业生态系统形成的关键。工业数据在云平台上被不同企业相互接收并学习，进而相互优化相应设备。大数据挖掘则能帮助企业优化设计和优化运维、优化生产链及供应链，乃至最终让机器进行自主学习
目前，大数据在工业物联网中已经实现了生产环节和供应链层面的优化。最为典型的就是红领集团应用大数据实现定制化服装生产。在 2003-2008 年积累的超过 200 万组顾客定制的版型数据上，红领集团建立起用户数据与版型数据之间的匹配算法，实现自动化打版。目前企业数据库中的标准版型达到 40 万，衍生版型多达百万万亿，使规模化定制成为可能；同时使企业设计成本减少了 90%以上，生产成本仅比规模化生产高出 10%，生产周期缩短近 50%，库存逐步减为零，实现设计生产环节和供应链的双重优化。
工业物联网相较于传统工业的变革本质在于全面互联与数据，最终目标在于生产效率优化。未来的大数据在工业物联网中呈现两大特点：平台化、智能化。
因为工业大数据的自身特性，企业普通的数据库难以承载如此复杂且大体量数据，且存储成本高；云计算是大数据处理的最佳载体，可以实现低成本的海量数据共享，同时通过并行化和分布式计算技术实现业务质量可控的大数据分析。
而大数据在工业物联网中的智能化发展，本质上是机器学习的应用。大数据不再固定执行命令，而是能自动执行程序、可编程并可演化的系统，更高的要求是具有自学习和自适应功能，创造新的工业知识和技能。
工业大数据位于工业物联网价值链的顶端，强调在全面互联的基础上，形成数据驱动的智能化变革。互联解决了通信的基本，但更重要的是数据端到端的流动，跨系统的流动，在数据流动技术上充分分析、建模，形成新的模式和新的业态。
大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。他之所以能促使众多技术和应用发生的质的飞跃，是因为具有传统数据所不具备的全面性。虽然传统数据和大数据都可以被统计分析，并得到与数据量相匹配的价值信息，但只有大数据可以进行大量且不间断的搜集和分类，准确地向用户提供预测或推荐，并基于此实现自动优化。
不同应用领域的大数据也具有不同的特性。在工业物联网领域，大数据以物理实体和环境为中心，数据来源于业务数据（IT）、机器数据（OT）和互联网数据（DT），多源异构，类型多是非结构化数据。
不同数据特点对比
资料来源：中国报告网整理
高速运转的生产线产生的数据对实时性要求很高，因此工业大数据的处理相比于商业大数据更加困难。然而，完整的工业生产流程，涉及从原材料采购、供应链管理、生产制造管理到产品销售的所有环节，使得工业信息系统性能上微小的提升，都能带来巨大回报。
工业大数据的潜力：德国 2025 年与 2013 年附加值差额
资料来源：中国报告网整理
在工业大数据生产链中，采集和监控数据的价值量很小，分享和挖掘才是大数据价值所在。大数据共享是工业生态系统形成的关键。工业数据在云平台上被不同企业相互接收并学习，进而相互优化相应设备。大数据挖掘则能帮助企业优化设计和优化运维、优化生产链及供应链，乃至最终让机器进行自主学习
工业物联网中数据分析功能：生产-产业链-技术发展
资料来源：中国报告网整理
目前，大数据在工业物联网中已经实现了生产环节和供应链层面的优化。最为典型的就是红领集团应用大数据实现定制化服装生产。在 2003-2008 年积累的超过 200 万组顾客定制的版型数据上，红领集团建立起用户数据与版型数据之间的匹配算法，实现自动化打版。目前企业数据库中的标准版型达到 40 万，衍生版型多达百万万亿，使规模化定制成为可能；同时使企业设计成本减少了 90%以上，生产成本仅比规模化生产高出 10%，生产周期缩短近 50%，库存逐步减为零，实现设计生产环节和供应链的双重优化。
红领集团数据驱动化生产
资料来源：中国报告网整理
工业物联网相较于传统工业的变革本质在于全面互联与数据，最终目标在于生产效率优化。未来的大数据在工业物联网中呈现两大特点：平台化、智能化。
因为工业大数据的自身特性，企业普通的数据库难以承载如此复杂且大体量数据，且存储成本高；云计算是大数据处理的最佳载体，可以实现低成本的海量数据共享，同时通过并行化和分布式计算技术实现业务质量可控的大数据分析。
而大数据在工业物联网中的智能化发展，本质上是机器学习的应用。大数据不再固定执行命令，而是能自动执行程序、可编程并可演化的系统，更高的要求是具有自学习和自适应功能，创造新的工业知识和技能。
资料来源：国家统计局，中国报告网整理，转载请注明出处（ZQ）
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