当前，工业大数据已成为推动制造业数字化、网络化、智能化发展的关键生产要素。在日趋激烈的国际竞争面前，谁掌握了工业大数据，谁就掌握了促进市场发展的战略资源。赛迪顾问等机构发布的《2020中国工业大数据产业创新与投资趋势》显示，在政策和技术的驱动下，工业大数据市场将成为下一个蓝海，人工智能、边缘计算等新兴技术将持续助力工业变革和制造商业模式变革。
发展工业大数据是一项复杂的系统工程，既需要在宏观层面加强体系化布局，建立系统的工业大数据生态，也需要在微观层面务实着力，提升企业的数据管理能力。这些都亟须推动《意见》尽快落地生根。据悉，工信部将与各地工业和信息化主管部门做好对接，建立纵向联动、横向协同的推进工作机制，落实《意见》相关措施。
俊建议部分企业在数据应用上深入探索，解决中小微企业“不想用、不敢用”问题，湖南安全数据采集软件，湖南安全数据采集软件，通过在供给端培育海量工业APP、工业大数据解决方案供应商，湖南安全数据采集软件、向中小企业开放数据服务能力等手段，降低企业数据应用的成本投入和专业壁垒，共同推动工业大数据深度应用。
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宽带网络、数据中心等基础设施的建设时刻制约着工业大数据的发展，为此，《实施意见》设置了2项重要任务，通过加快网络基础设施建设和推进数据中心建设两个方面来具体实施。主要是：持续深入实施网络提速降费，推进全光网络建设，部署IPV6。依托通信运营商建设高质量工业互联网外网，推动工业企业接入。深入推进5G基站选址和建设，推动5G网络在工业园区、厂区的覆盖。合理布局省内各区域大数据中心，避免盲目重复建设。 湖北数据采集器智能数据采集软件，武汉安弘智能装备有限公司。
（一）推动工业数据采集。支持工业企业实施设备数字化改造，升级各类信息系统，推动研发、生产、经营、运维等全流程的数据采集。支持重点企业研制工业数控系统，引导工业设备企业开放数据接口，实现数据采集。
（二）加快工业设备互联互通。持续推进工业互联网建设，实现工业设备的全连接。加快推动工业通信协议兼容统一，打破技术壁垒，形成完整贯通的数据链。
（三）推动工业数据高质量汇聚。组织开展工业数据资源调查，引导企业加强数据资源管理，实现数据的可视、可管、可用、可信。整合重点领域统计数据和监测数据，在原材料、装备、消费品、电子信息等行业建设数据库。支持企业建设数据汇聚平台，实现多源异构数据的融合和汇聚。
（四）统筹建设国家工业大数据平台。建设国家工业互联网大数据中心，汇聚工业数据，支撑产业监测分析，赋能企业创新发展，提升行业安全运行水平。建立多级联动的国家工业基础大数据库，研制产业链图谱和供应链地图，服务制造业高质量发展。
相比于传统大数据的数据量大、数据种类多、商业价值高、处理速度高等特点，工业大数据还对准确率和实时性有着更高的要求，因此用友数据中台提供了对应的数据采集搬运工具，也就是数据移动产品，支持高效、实时的从工业领域采集的大量数据引入到数据湖中。通过采集工业数据，打通产业链、价值链和产品全生命周期的数据。
用友数据中台数据存储基于数据湖理念，在融合计算能力方面，能够支持批量离线计算、流式计算，并且支持分布式存储，关系型存储、分析存储、离线存储等。其将通过数据采集技术采集完的工业数据通过融合计算以及数据存储的能力，把规范标准化的数据统一存储的数据湖中，避免企业数据孤岛化，将不同结构的数据统一聚合和存储，实现时管控或者事后回溯生产经营过程，解决质量、效率、成本的问题，为工业大数据应用提供高质量的数据。 工业数据采集工具，武汉安弘智能。
工业大数据推动工业生产革新，全球数据占比超50%
近年来，随着全球工业化的发展，全球工业大数据的规模不断增加。如今，工业大数据占全球大数据总规模超过50%，已经成为全球大数据行业发展的主要的领域，它的发展成为未来我国工业发展要向着智能化转变的重要推动因素。
在工业生产中，数据是不时生成的。尤其是当前随着信息技术、电子与数学技术、传感器、物联网等技术的发展，一批智能化、高精度、长时间导航、高性价比、微型传感器应运而生，数据收集量飞速扩张。而围绕工业大数据等新型数据处理基础设施降低了工业数据处理的技术门槛和成本支出。
工业大数据的价值属性实质上是基于工业大数据采集、存储、分析等关键技术，对工业生产、运维、服务过程中数据实现价值的提升或变现；工业大数据的产权属性则偏重于通过管理机制和管理方法帮助工业企业明晰数据资产目录与数据资源分布，确定所有权边界，为其价值的深入挖掘提供支撑。
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产品质量管理与分析
传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢?如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。
某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。
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