大数据驱动的工业4.0
在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发劢机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、 建模与仿真技术则使得预测劢态性成为可能。
智能制造时代的到来，也意味着工业大数据时代的到来。工业大数据是实现智能制造的核心动力，制造业向智能化转型的过程中，将催生工业大数据的广泛应用，工业大数据无疑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，也是目前全球工业数字化转型必须面对的重要课题。
今天我们要探讨几个问题：工业大数据是什么？工业大数据来源于哪里？大数据有什么用？数据如何驱动企业变革？大数据怎么用？企业的数据应用模式？
工业大数据是什么
工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的数据，是工业互联网的核心，是工业智能化发展的关键。工业大数据是基于网络互联和大数据技术，围绕典型智能制造模式，贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。工业大数据以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。
工业大数据从类型上主要分为现场设备数据、生产管理数据和外部数据。工业大数据具有数据体量大、分布广泛、结构复杂、数据处理速度需求多样和对数据分析的置信度要求较高五大特征。
工业大数据的来源
工业大数据的数据来源主要包括三类：
一、企业运营管理相关的业务数据。
这类数据主要来自企业信息化体系。包括企业资源计划(ERP)、 产品生命周期管理(PLM)、 供应链管理(SCM)、 客户关系管理(CRM)和能耗管理系统（EMS)等。这类数据是工业企业传统意义上的数据资产。
二、制造过程数据。
主要指工业生产过程中，装备、物料及产品加工过程的工况状态数据环境参数等生产情况数据。这类数据主要通过MES系统实时传递，目前在智能装备大量应用的情况下，此类数据量增长最快。
三、企业外部数据。
包括工业企业产品售出之后的使用、运营情况的数据，同时还包括大量客户名单、供应商名单、外部的互联网数据等。
大数据驱动的工业4.0
工业数据一直是工业生产必备的生产资料，但工业大数据是“旧”生产资料的一种崭“新”使用方式，通过精准、高质量运营工业数据，可以协助制造企业突破原有认知局限，更加全面、深入、有效地分析问题和解决问题。
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。
企业实现工业大数据的应用，需要进行数据采集及预处理、存储、分析挖掘、针对特定业务进行应用及最后展示结果。若企业独自建设每一层，建设门槛会比较高。思为交互科技已研发、建设完成伽利略工业互联网平台，为工业领域的智能化转型提供了可选方案，也降低了工业大数据应用的建设实施门槛。
“伽利略工业互联网平台”就是利用工业大数据，依托Iaas平台Paas数据中台，Saas应用云平台实现产品质量建模、优化控制建模、闭环优化控制仿真、产品质量预报和管理等各个环节在虚拟空间中的全流程覆盖，形成虚拟空间的数字孪生系统，实现虚拟空间与物理空间的实时交互。
能帮助企业将生产线的信息世界与物理世界深度融合，实现企业“人、机、料、法、环、 测”全要素的智能感知互联、实时交互与控制，支撑企业智能协作和提供更加精准的服务。
企业若非必要，无需自行实现技术架构的每一个组件，可根据需要选择使用相应的开源组件搭建工业大数据应用，还可根据需要选用不同类型、不同级别的工业云服务，在此基础上实施工业大数据应用，以便更专注于企业擅长的业务领域及技术领域。
