工业大数据和智能制造是“2018中国大数据应用大会”的核心议题之一。因为它们正是当下中国乃至全世界都在念兹在兹，希望发力进而引领全球的关键领域。

麦肯锡在《工业大数据的崛起》报告中指出，即便在虚拟经济占主导地位的美国，工业蕴含的数据总量也超过其他部门，同时工业部门已进入大数据时代，正以创纪录的速度迅速增长。

当前，大数据正从零售、金融、电信、物流、医疗、交通等领域加速向工业领域拓展。比如，一家大型民航客机，每飞行30分钟就会产生10 TB的数据;许多工业企业开始利用大数据分析技术为智能工程机械提供决策支持，一些互联网企业也开始利用工业大数据进军汽车制造等传统工业。

可以说，大数据将在工业各个环节创造价值，如产品的创新、工业物联网、工业供应链的分析优化等，工业大数据的价值正在凸显。

目前中国工业正面临着提质增效的时代要求，迫切需要将大数据融合到经营管理与生产运营活动中，来促进制造企业向服务化、智能化转型升级。

早在2015年5月，国务院发布《中国制造2025》，就将发展利用工业大数据作为重要工作内容。

作为新一轮产业革命的核心，工业大数据是实现工业4.0、工业互联网和“中国制造2025”的重要抓手，将推动企业从制造走向智造，是实现智能制造的不竭动能。

工业大数据作为工业互联网与工业4.0的核心关键技术，是未来发展工业智能的基石。因此，在新时代发展要求下，中国制造业需要用全新的大数据思维开辟工业化建设实现跨越式发展的新途径。

在工业互联网的发展利用方面，世界上的发达国家有先发优势。如美国从工业设计到产品研发，从供需链条再到企业管理，都在充分利用包括企业之外的各种数据，取得了很好的效果。

相对比消费大数据，工业大数据有着不间断、多样性、实时性、行业性等特点，因此在制造业的数字化利用过程中，工业大数据也比消费大数据更为复杂。比如供应参数、生产工序的变化都会导致数据本身变化量很大，给数据标记、分发等带来结构性难度。

此外，国内也有不少制造业企业也做了数字化工作，但往往只限于其中的某个环节，并没有覆盖整个工业生产流程。一般认为，真正的制造业数字化应当覆盖全产业链。

制造业在工业设计、生产、销售、服务等环节都产生了大量的数据，大数据在制造业的应用也应当贯穿所有的环节，要打造大数据的价值链的应用，必须覆盖制造业的所有的环节，并涵盖上下游的各种关系。

除大数据覆盖面的问题外，在推动智能制造的过程中最严重的问题之一就是因设备标准不统一带来的数据类型多样化的瓶颈。2017年底，工业和信息化部、国家标准化管理委员会联合发布《国家智能制造标准体系建设指南》，致力于解决智能设备、传感设备标准不一的老问题。一旦有标准可循，生产难度也会降低。

此外，面对当前我国工业行业“产生了大数据、但并没有收集足够大的数据量、应用的更少”这样的挑战，专家指出，工业企业应该利用大数据、互联网和软件做支撑，把装备作为终端去调整或者改变生产模式，通过数据分析和软件定义，在互联网上抓生产，实现装备的智能化，提升生产效率、改进产品质量、节约资源消耗。

在生产条件变得更严苛的当下，中国2015年提出“中国制造2025”方案，就是决心在十年内努力打造制造强国。2018中国应用大数据大会特别设置了“工业互联网与工业大数据”论坛，邀请行业专家、学者与企业家共同探讨大数据在工业实体场景下的落地应用实践。

有研究显示，将工业大数据应用于制造业，可以带来更大的回报。一项把工业、产业领域的大数据利用率和人均产出率进行对比的统计数据显示，财富100强的企业，有效利用了大数据的企业人均产出提升了14.4%，对制造业的贡献平均提升了20%。

另有一组数据则显示，在工业大数据所推动的变革中，即使效率只提升1%，效益也空前巨大。比如在全球节约1%的商用航空燃料即意味着节约300亿美元的成本。

由大数据驱动的制造业转型升级，是未来全行业提升生产效率、改进产品质量、节约资源消耗、保障生产安全、优化销售服务的必经之路，通过与人工智能、移动互联网、云计算及物联网等技术的协同发展，工业大数据驱动的的工业互联网必将深度融入实体经济，成为数字经济时代的新引擎。