工業(yè)大數(shù)據(jù)作為新一代信息技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心，正深刻影響著我國制造業(yè)的研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、經(jīng)營管理、銷售服務(wù)等全產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)，未來必將為推動傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，實現(xiàn)“中國制造2025”制造強國戰(zhàn)略目標提供強有力的支撐。
一、工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用狀況分析
1.創(chuàng)新商業(yè)模式，催生制造業(yè)新業(yè)態(tài)
2009年我國學者在國際上率先提出“云制造”理念，將現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)化制造和服務(wù)技術(shù)同云計算、云安全、高性能計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)融合，實現(xiàn)各類制造資源（制造硬設(shè)備、計算系統(tǒng)、軟件、模型、數(shù)據(jù)、知識等）統(tǒng)一的、集中的智能化管理和經(jīng)營，為制造全生命周期過程提供可隨時獲取的、按需使用的、安全可靠的、優(yōu)質(zhì)價廉的各類制造活動服務(wù)。自“云制造”理念提出以來，通過構(gòu)建云制造支撐平臺，面向全社會整合制造資源，促進資源的有效共享、集成和整合，提升全社會工業(yè)生產(chǎn)要素利用效果和運行效率，推動形成了適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟發(fā)展要求的資源共享、能力協(xié)同，線上線下互動、合作各方互利共贏的產(chǎn)業(yè)形態(tài)。同時，面向廣大制造業(yè)中小企業(yè)提供了開放性、社會化、協(xié)同式的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新服務(wù)，并使之成為推動“大眾創(chuàng)新，萬眾創(chuàng)業(yè)”政策落地的關(guān)鍵載體。
云制造所催生的制造業(yè)新生態(tài)具有“泛在互聯(lián)、數(shù)據(jù)驅(qū)動、共享服務(wù)、跨界融合、自主智慧、萬眾創(chuàng)新”的“互聯(lián)網(wǎng)+”時代特征，其中數(shù)據(jù)驅(qū)動是重要核心支撐，在云環(huán)境下市場需求自動采集、精準營銷、企業(yè)風險識別和預(yù)警、面向生產(chǎn)任務(wù)的企業(yè)動態(tài)聯(lián)盟、大規(guī)模個性化定制需求采集及制造、資源的特征提取及虛擬化、資源的動態(tài)調(diào)度和整合、制造業(yè)務(wù)的協(xié)同、供需對接等方面，為云制造提供支撐。
2.促進制造過程優(yōu)化、變革制造模式
■制造過程和系統(tǒng)的優(yōu)化
利用工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過工業(yè)制造環(huán)境的各種傳感器、加工設(shè)備、加工對象、工控系統(tǒng)、工業(yè)軟件、工業(yè)管理信息系統(tǒng)等的互聯(lián)互通，開展相關(guān)數(shù)據(jù)的采集、存儲和分析，實現(xiàn)制造合規(guī)性監(jiān)測、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控與故障預(yù)警、工廠能耗分析、安全事故監(jiān)控及預(yù)警、工業(yè)供應(yīng)鏈分析和優(yōu)化等，促進工業(yè)環(huán)境下的信息共享、系統(tǒng)互聯(lián)整合和業(yè)務(wù)協(xié)同，推動制造過程的自動化、柔性化以及制造全過程的科學決策和智能化控制。
更進一步，利用工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)整合企業(yè)設(shè)計數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)、制造執(zhí)行數(shù)據(jù)、生產(chǎn)準備數(shù)據(jù)、庫房數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)等，并開展數(shù)據(jù)挖掘分析，實現(xiàn)訂單需求獲取、產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)管控、供應(yīng)鏈管理以及產(chǎn)品服務(wù)運維全流程的貫通和各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)協(xié)同，提升工業(yè)企業(yè)的科研生產(chǎn)和運營管控能力。
■變革制造模式
工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷促進工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)，推動傳統(tǒng)制造業(yè)的“產(chǎn)品+制造”為核心的經(jīng)營模式向“產(chǎn)品+服務(wù)”的模式轉(zhuǎn)變。在需求分析環(huán)節(jié)，利用互聯(lián)網(wǎng)商務(wù)平臺，對獲取的產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)和用戶的個性化定制數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘分析，推動工業(yè)企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計，滿足個性化定制需求。在設(shè)計研發(fā)環(huán)節(jié)，基于社會化產(chǎn)品個性化定制需求，通過設(shè)計資源的社會化共享和參與，培育眾創(chuàng)、眾包等研發(fā)新模式，提升企業(yè)利用社會化創(chuàng)新和資金資源能力。在制造執(zhí)行環(huán)節(jié)，以工業(yè)大數(shù)據(jù)為核心動態(tài)規(guī)劃構(gòu)建柔性化制造過程，實現(xiàn)大規(guī)模個性化定制生產(chǎn)；在產(chǎn)品運維保障環(huán)節(jié)，利用產(chǎn)品中內(nèi)置傳感器，企業(yè)能夠?qū)崟r監(jiān)測產(chǎn)品的運行狀態(tài)，并進行分析和預(yù)測，從而產(chǎn)品的遠程運維、故障的提前預(yù)警以及定制化的最優(yōu)使用及運維解決方案等服務(wù)，推動工業(yè)企業(yè)服務(wù)化。
3.基于大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計
基于大數(shù)據(jù)技術(shù)對市場潛在產(chǎn)品需求、產(chǎn)品設(shè)計、產(chǎn)品制造、產(chǎn)品維修保證等產(chǎn)品全生命周期過程相關(guān)信息進行采集，通過分析產(chǎn)品設(shè)計信息、制造信息、質(zhì)量信息、運行狀態(tài)信息、維修保障信息等，對產(chǎn)品設(shè)計過程中的產(chǎn)品設(shè)計分離面優(yōu)化調(diào)整、對產(chǎn)品制造過程中成本居高不下或產(chǎn)品制造過程中質(zhì)量問題突出的零部件進行設(shè)計優(yōu)化及工藝調(diào)整、對影響產(chǎn)品正常運行壽命的關(guān)鍵零部件進行定位追蹤等，與設(shè)計人員形成閉環(huán)反饋機制，不斷迭代，實現(xiàn)產(chǎn)品的創(chuàng)新設(shè)計。
4.基于大數(shù)據(jù)的供應(yīng)鏈分析和優(yōu)化服務(wù)
利用大數(shù)據(jù)采集分析制造企業(yè)從訂單獲取到訂單交付全過程相關(guān)信息，推動制造企業(yè)供應(yīng)鏈的不斷調(diào)整優(yōu)化，主要體現(xiàn)在如下方面：1）通過大數(shù)據(jù)技術(shù)采集分析企業(yè)產(chǎn)品相關(guān)的信息預(yù)測訂單需求，基于訂單需求和產(chǎn)品定義信息進一步展開為企業(yè)各生產(chǎn)環(huán)節(jié)所需的原材料、元器件、標準件、成附件等的需求數(shù)量和需求時間，為企業(yè)計劃人員和采購人員開展相關(guān)工作提供支撐；2）通過采集企業(yè)的采購到貨及時情況、數(shù)量情況、質(zhì)量情況等信息，并與企業(yè)制造計劃、生產(chǎn)準備以及現(xiàn)場制造執(zhí)行情況動態(tài)聯(lián)動，不斷提升供應(yīng)鏈運行效率和精準性，并為供應(yīng)商績效評估提供決策支持；3）通過對供應(yīng)鏈的物料發(fā)運情況、物流運輸情況等信息進行采集，結(jié)合企業(yè)的生產(chǎn)計劃排程情況以及庫房情況，提升物流的精準性和及時性，減少供應(yīng)鏈風險，并可以進一步優(yōu)化企業(yè)庫存，減少資金積壓，降低制造成本。
5.大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的生產(chǎn)管理
通過采集企業(yè)生產(chǎn)過程相關(guān)的產(chǎn)品定義信息、企業(yè)人機物等資源信息、訂單及計劃排程信息，并進行分析，可實現(xiàn)動態(tài)分析生產(chǎn)過程的人機物績效，實時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程瓶頸因素，優(yōu)化制造企業(yè)的整體產(chǎn)出。
通過采集計劃排程信息和企業(yè)人機物等資源信息，實現(xiàn)企業(yè)制造執(zhí)行排程與生產(chǎn)準備的精準聯(lián)動，為制造執(zhí)行過程提供人員、設(shè)備、工具工裝、刀具、技術(shù)資料等保障，保障計劃排程的可執(zhí)行性，減少生產(chǎn)準備導致的時間浪費，提升制造績效。
通過實時采集產(chǎn)品制造執(zhí)行過程中的人機料法環(huán)等信息，對產(chǎn)品制造過程的相關(guān)質(zhì)量狀況進行分析，精確跟蹤追溯不合格品的產(chǎn)品根源、影響的產(chǎn)品批次，并為質(zhì)量歸零措施以及措施的執(zhí)行貫徹提供保障和支持。
二、存在的問題和制約因素
（一）存在的問題
1.技術(shù)方面存在的問題
工業(yè)環(huán)境下，工業(yè)大數(shù)據(jù)首先面臨的多類型、多協(xié)議的工業(yè)通信協(xié)議，以及智能設(shè)備、傳感器、工控系統(tǒng)、工業(yè)軟件、工業(yè)管理信息等大量異質(zhì)終端，如此種種決定了工業(yè)大數(shù)據(jù)必然呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)混雜，采集頻率高、實時性強等特征，需要針對上述典型工業(yè)大數(shù)據(jù)場景，支撐構(gòu)建高可用的，高可靠的、分布式的海量數(shù)據(jù)采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)，提供符合大數(shù)據(jù)特點的存儲、分析與可視化展示，并保障數(shù)據(jù)分析展示的及時性、有效性和安全性，僅依靠互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的架構(gòu)和技術(shù)體系顯然不能滿足上述需求，從這個角度來說，技術(shù)方面存在的主要問題是工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)、核心技術(shù)體系以及工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺和工具尚有待進一步完善。
參考互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)主流平臺相關(guān)架構(gòu)，工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)主要包括數(shù)據(jù)采集及抽取、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、資源管理與調(diào)度、數(shù)據(jù)展示等。數(shù)據(jù)采集及抽取通過傳感器、手工錄入、自動爬取、ETL中間抽取等多種方式完成數(shù)據(jù)的采集，采集的數(shù)據(jù)中一部分需要實時進行數(shù)據(jù)流分析的數(shù)據(jù)直接送到大數(shù)據(jù)實時分析處理引擎進行處理，引擎完成實時分析處理后，一方面根據(jù)具體情況，將分析處理后的信息傳遞給關(guān)系型數(shù)據(jù)倉庫進行存儲，同時將相關(guān)日志信息等數(shù)據(jù)傳遞給大數(shù)據(jù)存儲進行存儲，另一方面，將實時處理后的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)可視化處理系統(tǒng)處理，隨后進行統(tǒng)一展示，方便用戶進行實時監(jiān)控和處理，如設(shè)備運行狀況等。
2.應(yīng)用方面存在的問題
工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用是大數(shù)據(jù)技術(shù)和工業(yè)行業(yè)全價值鏈典型場景的融合應(yīng)用，一方面整個制造價值鏈涵蓋從需求訂單的獲取，到產(chǎn)品設(shè)計、工藝規(guī)劃、制造執(zhí)行、生產(chǎn)保障以及產(chǎn)品的運維和保障等各個產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)，每個環(huán)節(jié)的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求和場景也各異；另一方面工業(yè)企業(yè)細分行業(yè)眾多，各個細分行業(yè)之間應(yīng)用場景差異巨大，如石化制藥等流程工業(yè)強調(diào)各種原材料的精確配比、生產(chǎn)過程的實時監(jiān)控分析與控制，離散工業(yè)強調(diào)生產(chǎn)的組織、策劃與制造執(zhí)行等，因此一個通用的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用解決方案包打天下的情形基本不可能存在，即使存在，其針對性、實用性也欠佳。總體上，當前我國工業(yè)企業(yè)在工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面存在的問題如下。
信息資源缺少總體規(guī)劃，數(shù)據(jù)質(zhì)量堪憂。一方面由于工業(yè)企業(yè)信息化歷程的必然發(fā)展路徑使然，一方面由于工業(yè)企業(yè)信息化投入不足，在信息化建設(shè)開展過程中，未能科學合理進行信息化規(guī)劃和企業(yè)信息資源的規(guī)劃，由此必然導致業(yè)務(wù)和信息系統(tǒng)的支撐關(guān)系不強，工業(yè)企業(yè)管控、制造執(zhí)行必需的信息系統(tǒng)或信息資源缺乏等現(xiàn)象，而缺少相應(yīng)的信息系統(tǒng)和數(shù)據(jù)源支撐，工業(yè)大數(shù)據(jù)在此類工業(yè)企業(yè)當中的應(yīng)用缺少數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，更無論工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實施效果。且由于對企業(yè)數(shù)據(jù)資源缺少整體梳理和規(guī)劃，必然導致各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)散落在各業(yè)務(wù)部門，相關(guān)的數(shù)據(jù)編碼、處理機制各異等，從而導致企業(yè)數(shù)據(jù)可用性差、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)之間數(shù)據(jù)集成共享困難，工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)手段難以發(fā)揮應(yīng)用的價值。
工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)治理體制和機制有待進一步健全。由于歷史原因，我國多數(shù)工業(yè)企業(yè)的信息化部門和業(yè)務(wù)部門相互獨立，信息化部對企業(yè)業(yè)務(wù)知之甚少，業(yè)務(wù)部門不了解信息化，以企業(yè)數(shù)據(jù)資源管理為核心的數(shù)據(jù)治理體制和機制尚未建立或并不健全，業(yè)務(wù)部門在業(yè)務(wù)開展過程中急需工業(yè)大數(shù)據(jù)支撐業(yè)務(wù)工作的開展，但苦于不懂工業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，不能合理有效進行表達，信息化部門人員熟悉工業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，但對業(yè)務(wù)部門的應(yīng)用場景并不了解，對工業(yè)大數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)過程中的應(yīng)用場景、適用范圍以及能夠給企業(yè)帶來的價值不甚了解，難以圍繞業(yè)務(wù)的戰(zhàn)略規(guī)劃和發(fā)展提出明確的工業(yè)大數(shù)據(jù)需求，其信息化部門和業(yè)務(wù)部門相比往往處于弱勢地位，單靠信息化部門往往難以推動大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和推廣。
3.產(chǎn)業(yè)方面存在的問題
工業(yè)大數(shù)據(jù)在產(chǎn)業(yè)方面存在的問題主要表現(xiàn)在工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)布局、工業(yè)大數(shù)據(jù)和工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的融合兩個方面。
產(chǎn)業(yè)布局缺少基礎(chǔ)支撐，面臨空心化?？v觀歐美發(fā)達國家工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)全景，其在理論、基礎(chǔ)設(shè)施、平臺框架、典型工業(yè)場景應(yīng)用等方面的產(chǎn)業(yè)布局已經(jīng)完成，反觀我國工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，我國在工業(yè)大數(shù)據(jù)的平臺框架、重點核心技術(shù)和數(shù)據(jù)庫方面，均存在較大差距，整個工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)布局缺少基礎(chǔ)支撐，面臨空心化危機。
產(chǎn)業(yè)鏈融合程度低。我國一些制造企業(yè)在局部應(yīng)用工業(yè)大數(shù)據(jù)方面已經(jīng)取得了一定的成效，但多局限在內(nèi)部業(yè)務(wù)的改善、產(chǎn)品成本的減少、質(zhì)量控制、企業(yè)運營效率提升等方面，在工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)與制造需求獲取、產(chǎn)品研發(fā)、制造執(zhí)行、供應(yīng)鏈管理、產(chǎn)品服務(wù)保障等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)深度融合方面還有待進一步拓展和深化。
（二）制約因素
1.工業(yè)大數(shù)據(jù)安全和開放體系亟待建立
數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)開放體系建立是工業(yè)大數(shù)據(jù)大規(guī)模應(yīng)用的兩個重要前提。如前所述，我國多數(shù)工業(yè)企業(yè)的信息化建設(shè)基本上均是由業(yè)務(wù)部門在業(yè)務(wù)開展過程中根據(jù)自身的局部需求出發(fā)，開展建設(shè)，缺少統(tǒng)一規(guī)劃，形成了部門割據(jù)的信息化煙囪，導致數(shù)據(jù)編碼不一致，系統(tǒng)之間不能相互通信，業(yè)務(wù)流程不能貫通，因此，我國工業(yè)企業(yè)無論在數(shù)據(jù)的總量上，還是數(shù)據(jù)的質(zhì)量上，均和歐美發(fā)達國家制造企業(yè)存在較大差距，且由于行業(yè)壟斷或商業(yè)利益等原因，數(shù)據(jù)的開放程度也不高。
另一個制約我國工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的重要因素是政策法規(guī)體系不健全。工業(yè)大數(shù)據(jù)的開發(fā)和利用既要滿足工業(yè)企業(yè)典型應(yīng)用場景的業(yè)務(wù)發(fā)展需求，也要防止涉及國家、企業(yè)秘密的數(shù)據(jù)發(fā)生泄漏。而目前，我國在工業(yè)大數(shù)據(jù)的利用、評價、交換以及信息安全保護方面的法律法規(guī)尚有待進一步健全，在很大程度上抑制了工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用廣度和深度，不利于工業(yè)大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的建設(shè)和培育。
2.基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的企業(yè)管理理念和運作模式變革
隨著智能設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、智能傳感器、工業(yè)軟件以及工業(yè)企業(yè)管理信息系統(tǒng)等在工業(yè)企業(yè)的廣泛應(yīng)用，綜合利用各種感知、互聯(lián)、分析以及決策技術(shù)，通過實時感知、采集、監(jiān)控現(xiàn)場制造加工狀況、物流情況、生產(chǎn)準備情況、技術(shù)狀態(tài)管理情況，并開展數(shù)據(jù)挖掘分析，急需工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺和相關(guān)技術(shù)的支撐。
工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用目的是推動工業(yè)企業(yè)基于對內(nèi)外部環(huán)境相關(guān)數(shù)據(jù)的采集、存儲和分析，實現(xiàn)企業(yè)與內(nèi)外部關(guān)聯(lián)環(huán)境的感知和互聯(lián)，并利用工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)開展挖掘分析，支撐工業(yè)企業(yè)基于數(shù)據(jù)進行決策管控，提升企業(yè)決策管控的針對性、有效性。
3.工業(yè)大數(shù)據(jù)人才缺乏制約產(chǎn)業(yè)發(fā)展
工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵是揭示各種典型工業(yè)應(yīng)用場景下，各種數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)關(guān)系，因此，工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用者不但要掌握工業(yè)大數(shù)據(jù)的相關(guān)知識和工具，還需要深刻了解制造業(yè)典型業(yè)務(wù)場景，并結(jié)合工業(yè)大數(shù)據(jù)的分析和可視化展示情況，結(jié)合業(yè)務(wù)場景進行合理解讀，此外，還需要結(jié)合業(yè)務(wù)場景進行解決方案的制定和管理決策，以上工業(yè)大數(shù)據(jù)人才的要求將大大制約工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展進程。
整體上，工業(yè)大數(shù)據(jù)對復(fù)合型人才的能力需求更強烈，目前我國工業(yè)大數(shù)據(jù)的高級管理決策人才、數(shù)據(jù)分析人才、平臺架構(gòu)人員、數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、算法工程師等多個方向均存在較大缺口，極大阻礙了工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
三、技術(shù)、應(yīng)用及產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢
（一）工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用發(fā)展趨勢
1.工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的外部環(huán)境日益成熟
以工業(yè)4.0和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為代表的智能化制造技術(shù)已成為制造業(yè)發(fā)展的趨勢，智能化制造技術(shù)的研究和應(yīng)用推動了工業(yè)傳感器、控制器等軟硬件系統(tǒng)和先進技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，智能制造應(yīng)用不斷成熟，一方面正在逐步打破數(shù)據(jù)孤島壁壘，實現(xiàn)人與機器、機器與機器的互聯(lián)互通，為工業(yè)數(shù)據(jù)的自由匯聚奠定基礎(chǔ)，另一方面進一步增強了工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求，使得工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的外部環(huán)境日益成熟。
2.人工智能和工業(yè)大數(shù)據(jù)融合加深
工業(yè)大數(shù)據(jù)的廣泛深入應(yīng)用，離不開機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、自然語言理解等人工智能技術(shù)清理數(shù)據(jù)、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的智能化，工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和安全保障都離不開人工智能技術(shù)，而人工智能的核心是數(shù)據(jù)支持，工業(yè)大數(shù)據(jù)反過來又促進人工智能技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展，兩者的深度融合成為發(fā)展的必然趨勢。
3.云平臺成為工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展的主要方向
工業(yè)大數(shù)據(jù)云平臺是推動工業(yè)大數(shù)據(jù)發(fā)展的重要抓手。使得傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理方法、模型和工具難以直接使用，增加了工業(yè)大數(shù)據(jù)的技術(shù)壁壘，導致工業(yè)大數(shù)據(jù)解決方案非常昂貴，云平臺的出現(xiàn)，為工業(yè)企業(yè)特別是中小型工業(yè)企業(yè)隨時、按需、高效地使用工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)和工具提供了便宜、可擴展、用戶友好的解決方案，大大降低了工業(yè)企業(yè)擁抱工業(yè)大數(shù)據(jù)的門檻和成本。
4.工業(yè)大數(shù)據(jù)將催生新的產(chǎn)業(yè)
除了云平臺，新的大數(shù)據(jù)可視化和自動化軟件也能大大簡化了工業(yè)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理、分析過程，打破了大數(shù)據(jù)專家和外行之間的壁壘。這些軟件的出現(xiàn)使得企業(yè)可以自主利用工業(yè)大數(shù)據(jù)，做相對簡單的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析，以及外包復(fù)雜的工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求給專業(yè)工業(yè)大數(shù)據(jù)服務(wù)公司。從而催生新產(chǎn)業(yè)，包括工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲、清理、分析、可視化等相關(guān)的軟件開發(fā)、外包服務(wù)等。
（二）工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用發(fā)展建議
工業(yè)大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的核心要素，是工業(yè)企業(yè)智能制造和智慧服務(wù)實現(xiàn)智慧化的基礎(chǔ)，需要在“技術(shù)、應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)”各個層次協(xié)調(diào)發(fā)展，并持續(xù)建設(shè)工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新體系及人才培養(yǎng)體系。
在技術(shù)方面體現(xiàn)6個重視：重視工業(yè)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論、算法、決策分析問題的持續(xù)研究；重視工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)與信息通信技術(shù)、人工智能技術(shù)、系統(tǒng)工程技術(shù)與制造領(lǐng)域技術(shù)等多種技術(shù)的深度融合研究；重視對面向用戶的工業(yè)大數(shù)據(jù)云服務(wù)技術(shù)的研究；重視基于大數(shù)據(jù)的制造業(yè)全生命周期的新模式、流程、手段的技術(shù)研究；重視符合“共享經(jīng)濟”的商業(yè)模式技術(shù)研究；重視安全技術(shù)及相關(guān)標準和評估指標體系技術(shù)研究；
在應(yīng)用方面體現(xiàn)4個突出：突出制造特色、行業(yè)特點開展；突出問題為導向；突出大數(shù)據(jù)驅(qū)動下的智慧云制造管理運行的模式、手段和業(yè)態(tài)的變革；突出制造三要素、五流的綜合集成化、優(yōu)化和智慧化。
在產(chǎn)業(yè)方面體現(xiàn)3個加強：加強大數(shù)據(jù)技術(shù)工具集和平臺的研發(fā)產(chǎn)業(yè)；加強大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的構(gòu)建與運行產(chǎn)業(yè)；加強工業(yè)云數(shù)據(jù)中心的運營服務(wù)產(chǎn)業(yè)。
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