工业大数据的重要性众所周知，但究其根本，大数据是手段而不是目的智能制造产业园，人工智能也是如此。如果仅仅因为工业互联网的概念很热，企业就要去盲目拥抱工业互联网和工业大数据、人工智能技术，实际上是一个非常错误的观点。

工业从数据到大数据

在新一代信息技术出现之前，工业企业已经正常运转了上百年，我们应该清晰地认识到信息技术手段的加入更像催化剂的作用。首先需要明确需要达到怎样的业务目标智能制造产业园，可以使得今天已经存在的生产工艺、工业产品、管理方法变得更好。

其实大数据支撑制造业的业务变革最根本的目标就是提质增效，在自动化与信息化基础之上，实现智能化的制造体系。在智能制造的基础上，然后才是打造平台，构建产业生态，与产业链进行更有效的协同，实现工业互联网的乘法式发展。

工业大数据的三个典型应用方向，也是我们实现工业互联网的目标，包括智能装备、服务型制造和跨界融合。

第一个层次是设备级的，就是提高单台设备的可靠性、识别设备故障、优化设备运行等。

第二个层次更多是针对产线、车间、工厂，提高运作效率，包括能耗优化、供应链管理、质量管理等；第三个层次是跨出了工厂边界的产业跨界，实现产业互联。

工业大数据并不是凭空而来，传统工业信息化一直在进行，我们已经有大量的数据来自于研发端、生产制造过程、服务环节，工业信息化过程一直在产生大量的数据，工业从数据到大数据，其实更多要考虑的是与自动化域数据的叠加，这是数据的两化融合。

而在工业互联网时代，我们还需要纳入更多来自产业链上下游以及跨界的数据。

工业大数据如何成为智能制造和工业互联网的核心动力

工业大数据有哪些特点？我们总结为"多模态、高通量、强关联"的特性。我们在工业领域总结了约有130多种不同类型的数据，数据模态多样，结构关系复杂。高通量是指数据持续不断地产生，采集频率高，通量大。强关联是指工业场景下的数据有非常强的机理支撑，不同学科之间的数据是在机理层面的关联，而不是数据字段上的关联。

而对工业大数据的分析应用，也不是将深度学习、强化学习的方法放到这里就可以有结果。我们需要获知研究对象的机理模型与定量领域知识，而这在当前基础上前进很困难。我们希望找出数据在输入、输出之间的统计关系，对机理和模型不确定、不清晰的部分加以补足，这是工业大数据应用的基础。

业务引领，数据推动产业发展

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