▏工业大数据的用途
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：
1 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。例如，在交通领域，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。
2 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，降低维护成本，提升设备或机器的稳定性。
3 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。
4 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。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，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，产生无数智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。
图 工业大数据的产生和应用
▏工业大数据的价值
工业大数据本身不会说话，也并不会直接创造价值，真正为工业企业带来价值的是数据分析和挖掘之后产生的洞察和行动的价值，是数据经过实时分析后及时地流向决策链的各个环节，为企业重要决策提供依据的价值。
工业大数据的目的并不是追求数据量的庞大，而是通过系统式地数据收集和分析手段，最大化地帮助企业增加收入和降低成本。所以推动工业价值转型和智能制造的并不是大数据本身，而是大数据分析技术所带来的洞察、行动的准确性与快速性。在新制造革命的转型中，更加有效地积累和利用工业大数据资源与知识的传承，决定了工业企业能否在新竞争环境中脱颖而出。
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