当前，大数据已成为业界公认的工业升级的关键技术要素。在未来十年，以数据为核心构建的智能化体系，也必将会成为支撑智能制造和工业互联网的核心动力。

众所周知，对于工业大数据的重要性，究其根本，大数据是手段而不是目的，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，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。