大数据在工业领域的应用，实现了工业从研发、设计、生产、运营到服务全过程智能化，提升生产效率，降低资源消耗，提高产品质量。同时，数据驱动制造业生态变革，汇聚协作企业、产品、用户等产业链上的资源，通过平台开放共享，基于数据实现制造资源优化配置；还能实现产品、生产和服务创新，产生一系列新模式和新业态。《2017中国工业大数据产业发展概要》显示，2016年中国工业大数据市场规模已达150亿元，2020年预计将达到822亿元，在行业应用中，预计到2020年工业大数据的占比将达到6.64%。
大数据重塑制造业实现弯道超车
众多传统制造企业利用大数据成功实现数字转型表明，随着“智能制造”快速普及，工业与互联网深度融合创新，工业大数据技术及应用将成为未来提升制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素。有专家提出，制造业的大数据规模超过其他行业，且未来10年工业大数据增速要快于消费大数据。
不过，当前我国绝大多数工业企业的大数据发展应用还处于起步阶段，对于为什么要用大数据、搜集哪些大数据、如何利用大数据仍然不明晰，滞后于消费互联网。工业场景的高度复杂使得工业大数据应用面临更多困难。诸如由于制造业作业场景非常复杂，不同行业所使用的设备和工艺差别很大，数据采集难度大；大规模的工业数据量对数据存储、传输提出了更高要求；企业上工业云意识薄弱造成数据孤岛，以及数据安全存在问题等。
下一步，工业大数据的核心目标将是围绕不断优化制造资源的配置效率，探索方法、路径与模式，实现更好的质量、更低的成本、更快的交付、更多的满意度，提高制造业全要素生产率。利用我国工业门类齐全、互联网和电子商务的比较优势，实现新工业革命时代的“换道超车”。
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