随着新一代信息技术与制造业的深度融合，工业企业的运营管理，越来越依赖工业大数据。工业大数据的潜在价值也日益呈现。随着越来越多的生产设备、零部件、产品以及人力物力不断加入工业互联网，也致使工业大数据呈现出爆炸性增长的趋势。

　　对工业企业而言，工业大数据有四种区别于一般大数据应用的特殊用途，能够带来两大价值。

　　优化网络：在一个网络系统内实现互联的各种设备或机器，可以通过互联网相互协作，提高网络整体的运营效率。在医疗领域也是如此，如果将到医生和护士等医疗数据互联，数据就可以无缝地传输给医疗机构和病人，等待的时间将会更短，能够更迅速地帮助病人使用正确的医疗设备，从而使得医疗设备利用率更高，医疗服务质量更好。在交通领域也是如此，如果将许多车辆实现互联之后，就会知道自己的位置和目的地，同时能够了解到网络系统内其他车辆的位置和目的地，允许优化路由来寻找到最有效的人工智能解决方案。

　　优化运维：通过工业大数据可以实现最优化、低成本，并有利于整个设备或机器的运行维护。例如，将生产设备、零部件都联网之后，将实现一个可监测的生产状态，可以在正确的时间将最优数量的零部件交付到准确的位置，将减少零部件库存需求和维护成本，提升设备或机器的稳定性。

　　恢复系统：通过建立广泛的大数据信息，可以帮助网络系统在发生毁灭性打击之后更加快速、有效的进行恢复。例如，当地震或其他自然灾害发生时，可以用智能仪表、传感器和其他智能设备和系统组成的网络来进行快速检测，隔离发生故障的设备或机器，不至于发生串联而导致更大规模的故障发生。

　　自主学习：每台设备或机器的操作经验可以聚合为一个大数据，使得整个设备或机器能够自主学习。这种自主学习的方式是不可能在单个机器上来实现的。例如，从许多飞机上收集的数据加上位置和飞行的历史数据，才可以提供有关各种环境下飞机性能的信息。当越来越多的机器连接在一个系统中，产生无数只能数据的结果将是网络系统的不断扩大并能自主学习，而且越来越智能化。

　　毫无疑问，通过工业大数据的四种用途，能够为工业企业带来两大价值。即：增加收入、降低成本。

来源：王喜文《工业和信息化部国际经济技术合作中心》