在設備運行的過程中，馬來西亞主機 日本服務器，自然磨損本身會使產品的品質發生一定的變化。通過信息技術、物聯網技術的發展，通過傳感器技術，實時感知數據，知道產品出了什么故障，哪里需要配件，使得生產過程中的這些因素能夠被精確控制，從而真正實現生產的智能化。一定程度上，工廠/車間的傳感器所產生的大數據直接決定了“工業4.0”所要求的智能化設備的智能水平。

從生產能耗角度來看，設備生產過程中利用傳感器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異常或峰值情況，由此能夠在生產過程中不斷實時優化能源的消耗。同時，對所有流程的大數據進行分析，域名注冊，也將會整體上大幅降低生產能耗。

三大挑戰

工業企業中生產線處于高速運轉，由工業設備所產生、采集和處理的數據量遠大于企業中計算機和人工產生的數據，從數據類型看也多是非結構化數據，生產線的高速運轉則對數據的實時性要求也更高，工業大數據有三大挑戰。

1 構建工業大數據生態的關鍵

任何熟悉IT領域的行業人士都清楚，企業最直接的業務模式是項目，但特別希望可以把項目通用化，形成產品或平臺，但實際情況是，除了微軟等國際型IT企業有能力形成較為通用的產品或平臺，大部分IT企業很難達到預想目標。

工業大數據生態要求企業有能力平臺化，不管企業是生態的主導者還是參與者，工業大數據將來肯定是一種生態存在業態，只不過各家企業在其中的角色是不同的。

德國工業4.0體系中明確指出了三大集成，工業4.0研究院利用產業經濟學和雙邊市場經濟學的理論把三大集成進一步深化為其發展路徑。一般情況下，企業需要先完成企業邊界內的縱向集成，然后才有機會在單一價值鏈上延展，實現端到端集成，形成一定的產業鏈控制力的企業才會更進一步跨界(跨越多條價值鏈)，達到橫向集成的結果。

具有理想的工業大數據企業也許也要經歷這樣的過程，他們需要通過單個項目幫助企業完成內部的縱向集成，然后把解決方案產品化和平臺化，進一步延展自己的核心競爭力。

2 價值觀驅動了工業大數據流派

庫恩在《科學革命的結構》一書中指出，科學范式實際上是代表世界觀和價值觀的。工業大數據作為正在形成的一種科學革命范式，也在逐步形成各種流派，他們代表了各自派別的價值觀。

工業4.0研究院初步研究認為，廣泛意義上來認識工業大數據(例如工業互聯網、智能服務等概念)，美國通用電氣牽頭的工業互聯網聯盟可以用“工業互聯網”來代表其價值觀，由德國西門子等企業組成的工業4.0平臺(PlattformIndustrie4.0)更愿意用“智能服務”和“智能數據”來闡釋他們對未來工業大數據的認識，當然，中國簡單直接用“工業大數據”來代表未來工業的一種新范式。

3 全面認識“工業大數據”概念

工業大數據這個概念目前很受關注，特別是對于資本市場來講，其想象空間比較大，但由于相關技術范式還不明確，因此大部分看法都是基于一些不完全的技術理解所做出的判斷。

從字面上理解，工業大數據很容易被認為是大數據在工業領域的應用，也容易把工業領域的一些信息系統使用的傳統數據庫上升到工業大數據的數據不夠大的場景，當然，還有一些商業企業更會把收集的一些毫無價值的實時數據存儲起來稱為工業大數據。

大數據未來中國五大商業趨勢

高風管理咨詢有限公司發布的《2016年中國商業趨勢調查報告》提出了未來中國商業社會發展的五大趨勢：包括數字化變革、行業整合、走出去、用戶體驗互動和共享平臺經濟。

1 數字化變革

數字化趨勢同時影響B2B和B2C行業，更重要的是思維的轉變。在過去水漲船高的粗放型經濟下，很多傳統的中國制造業企業甚至很多扎根中國多年的外資工業企業，其領導人的思維模式都更多是B2B的工業化思維，離C端較遠。他們更多關注的是如何為B(Business)即直接用戶提供產品與服務，較少思考如何為其在C(Consumer)端即最終消費者創造更多新的附加值。

相反一些互聯網企業，因其長期身處零距離到客戶的前沿，在思維方式和商業模式的理解上更貼近工業4.0的本質。而中國企業也可以借助上一波B2C互聯網大潮所釋放的紅利，基于對中國巨大消費市場的精準把握和分析，力爭實現工業4.0的B2B產業升級。

2 走出去

無論國企還是民企，無論大型企業還是中小企業，走出去都是中國企業發展歷程中必然經歷的階段。走出去不僅可以幫助中國企業在地域角度開拓海外市場，也可幫助我們整合和利用全球資源更好的服務于國內市場，并將我們的競爭力進一步提升。