德國“工業4.0”強調通過信息網絡與物理生產系統的融合，即建設信息物理融合系統（Cyber-Physical System，CPS）來改變當前的工業生產與服務模式。美國GE公司倡導的“工業互聯網”，則強調通過智能機器間的連接并最終將人機連接，結合軟件和大數據分析，來重構全球工業。

事實上，無論工業4.0還是工業互聯網，其主要特征都是智能和互聯，而主旨都在于通過充分利用信息通訊技術，把產品、機器、資源和人有機結合在一起，推動制造業向基于大數據分析與應用基礎上的智能化轉型。智能制造時代的到來，也意味著工業大數據時代的到來。工業大數據的應用，將成為未來提升制造業生產力、競爭力、創新能力的關鍵要素，也是目前全球工業轉型必須面對的重要課題。

一、制造業向智能化轉型將催生工業大數據時代

（一）制造業從5M模式向6C模式轉型將催生工業大數據

在工業3.0或工業自動化時代，傳統制造業模式的特征可以用5個字母（5M）來概括，即Material（材料，包含了其功能與特性）、Ma-chine（機器，指加工能力和精度）、Methods（方法，指產能和生產效率）、Measurement（測度，指如何探測與改進）、Modeling（建模，指對生產流程的預測、優化和防范）。在智能制造時代，制造業生產方式也許應該用六個字母（6C）來定義，即Connection（連接，主要指傳感器和網絡）、Cloud（云儲存，即任意時間和需求的數據）、Cyber（虛擬網絡，包括模式與記憶）、Content（內容，是指相關性及含義）、Community（社群，包含分享和交際的功能）、Customization（定制化，指個性化的價值與服務）。在制造智能化時代，工業機器、設備、存儲系統以及運營資源可以利用現代網絡通信技術連接成網絡。這些工廠與機器設備不僅可以隨時隨地進行信息分享，而且互相連接的系統可以獨立地自我管理（自組織）。

要達到這一目標，現有的工業制造系統需要對制造設備本身的以及產品制造過程中產生的數據進行更深入的分析，也就是說，企業必須掌握通過工業IT設施收集、傳輸和分析處理大數據的能力。隨著智能傳感器技術如RFID的發展，數據的收集已經變得簡單和可行，而云計算等技術的發展，也使得分析與處理大數據變得高速與高效。在工業4.0模式中，CPS系統將通過M2M通信（Machine -to-Machine，機器對機器）在工業機器與設備之間實現信息交換、運轉和互相操控，被制造的產品可以與機器設備交流，機器可以自組織生產，智能工廠能夠自行運轉。因此可以說，工業大數據是由一個工業體系或者一個產品制造流程智能化催生出來的數據，即是制造業智能化的必然結果，也是制造業智能化的必要條件與基礎。

（二）工業大數據為研究工業復雜系統動態行為機理提供可能

工業大數據同我們傳統提到的消費、商業中的大數據概念有相似的一面,但又有差異。工業領域大數據主要呈現大體量、多源性、連續采樣、價值密度低、動態性強等特點。大數據應用技術出現前,除結構化數據外,其他半結構化、非結構化等類型數據很難通過機器分析來挖掘應用價值,而目前大數據應用技術、建模技術與仿真技術等信息技術，為研究工業領域機理不清的復雜系統的動態行為開辟了可能途徑。例如，風力渦輪機制造商在對天氣數據及渦輪儀表數據進行交叉分析的基礎上,可以對風力渦輪機布局進行改善,從而增加風力渦輪機的電力輸出水平并延長其服務壽命。

工業自動化、智能化系統的建模，控制系統的運行、管理與優化，無不涉及到大量的圖像及數據信息。同樣，企業的綜合生產指標、生產計劃調度、生產線的質量控制等等，同樣涉及到大量復雜的數據。而通過信息化手段對流程進行優化整合，必須要用到大數據技術，以此實現工業系統的優化運行。因此，大數據應用對于工業領域動態模型建設、安全運行及監控、多目標優化控制方法等多個方面將有促進作用。

二、工業大數據可以通過多種方式創造價值

（一）創建透明度，優化運營效率

在傳統的制造企業中，大量的數據分布于企業中的各個部門中，要想在整個企業內及時、快速提取這些數據存在一定的困難。而有了工業大數據，就可以利用大數據技術幫助企業將所有的數據集中在一個平臺(云中)上，以此充分整合來自研發、工程、生產部門的數據，創建產品生命周期管理(PLM)平臺，對工業產品的生產進行虛擬模型化，優化生產流程，確保企業內的所有部門以相同的數據協同工作，從而提升組織的運營效率，縮短產品的研發與上市時間。

（二）優化供應鏈，細分市場

利用傳感器創造并存儲更多數據和出自供應商數據庫的數據，制造企業可以實時收集更多準確的運作與績效數據，不斷可以跟蹤產品庫存和銷售價格，而且準確地預測全球不同區域的需求，從而運用數據分析得到更好的決策來優化供應鏈。制造企業還可以利用大數據技術對客戶進行細分，優化生產流程以定制化產品和服務來滿足不同用戶的不同需求，創造更好的產品。企業不僅可以滿足消費者高度個性化的需求，也能夠對原材料供應變動和市場需求的變化做出及時的反應和調整，實現產品由大規模趨同性生產向規模化定制生產轉變。

（三）提升競爭力，創新商業模式

大數據讓傳統制造企業能夠創新產品和服務，從而創造全新的商業模式。傳統的制造企業不再單單是圍繞產品產銷的實體物理設備的生產企業，而是充分借助大數據、網絡等新技術的生產服務型企業。在工業4.0或工業互聯網時代，制造企業通過內嵌在產品中的傳感器獲得數據，從發電設備到工程機械，一切都可以連接到互聯網上，為機器設備的作業監控、性能維護和預防性養護提供狀態更新和性能數據。例如實時位置數據的出現已經創造了一套全新的跟蹤服務體系，可以使飛機發動機制造企業提供航空信息與服務管理。這不但可以使制造企業自身提升生產效率和產業競爭力，更可以為其所服務的客戶創造新的價值。

三、開發與利用工業大數據需要解決的主要問題

（一）數據開發共享與安全保護政策

由于工業大數據是數字化的和橫跨企業邊界甚至是跨越國界的（如跨國公司不同國家工廠的數據），因此安全、開放、共享等一些政策問題必須得到有效解決。隨著工業大數據的價值越來越被重視，生產設施和數據中的商業秘密和專利技術也必須同樣受到保護。在工業4.0或工業互聯網時代，工業IT系統的安全不僅涉及生產操作環節，而且還關聯到由此延伸的通訊網絡環節，因此，研究并出臺相應的工業IT系統的安全策略、架構和標準，保護制造企業的生產系統的安全、數據安全，提升系統的緊密性、完整性和有效性，將是個非常重要的問題。

工業大數據日益提高的經濟價值也會產生大量的法律問題，如，如何克服阻礙數據獲取的障礙、建立交易或共享數據的市場機制，如何保護工業大數據中的知識產權。這需要政府制定平衡數據使用與數據安全保護的政策，制定鼓勵數據共享的獎勵措施、建立有效的促進創新的知識產權框架，以及面向公眾開放政府部門擁有的能夠公開的大數據，從而促進工業大數據共享和整合以及價值創造。

（二）建立容量更大、服務質量更可靠的工業寬帶基礎設施

信息物理融合系統(CPS)或工業互聯網的實現，是建立在連續采樣、大體量的工業大數據基礎上的，而工業大數據的傳輸、交互和共享，必然要求建立容量、帶寬、存儲與數據處理能力更強大的基礎實施，以及極高的通信智能和管理智能。現有的網絡基礎設施肯定難以滿足工業4.0或工業互聯網時代的要求。因此，容量更大、服務質量更可靠的工業寬帶基礎設施將成為工業大數據發展的重要組成部分。因此，政府有必要對擴建工業寬帶基礎設施制定專門的激勵措施，獎勵和鼓勵工業寬帶基礎實施的投資與建設。有效的工業寬帶基礎設施，應該簡易、安全、價格合理以及易擴展，不僅應該應用于智能工廠，也能夠包括智能電網、智能交通以及智慧醫療。

（三）應用和創新工業大數據開發與分析技術

工業信息化系統產生的大數據，必須先經過整理和分析，讓其變成“信息”，然后再深加工為“知識”，在這個通過大數據獲取價值的轉化過程中，制造企業需要新的技術（例如存儲、計算和分析軟件）和技能（新的分析類型）。目前很多企業還處于工業2.0時代，工業信息化、智能化水平較低，缺乏將大數據技術整合到自身系統的技術能力。而對于那些工業3.0時代的企業來說，現有的舊系統和不兼容的標準和格式，也會妨礙大數據分析工具的應用。因此，促進制造企業和技術人員整合、應用不斷創新的工業大數據開發與分析技術，促進制造企業從工業大數據中獲取最大收益，是非常緊迫的挑戰與任務。

（四）制造企業的組織變革和人才培養

讓制造企業領導認識到對工業大數據蘊含的價值以及如何釋放這一價值，將是一個富有挑戰的過程。制造企業不但需要擁有具備挖掘大數據價值的技術人員,同時需要構建適當的工作流程和激勵措施來優化大數據的使用，才有可能利用工業大數據來優化企業管理、創造新的產品、服務和商業模式。同時，制造企業中不同部門產生的數據能夠集成、交互共享，打破信息“孤島”現象，也需要相應的組織體系變革。因此，政府應該創造激勵措施并對制造企業管理者進行大數據分析技術培訓，采取措施鼓勵企業加強大數據相關人才的培養。