近三十年，中国工业制造业发展非常迅速，如今，我们也是世界上的制造大国。但是，中国的工业制造业仍然大而不强，在自主创新能力、信息化程度、资源利用率等方面还与国际企业差距明显，转型升级迫在眉睫。

　　德国有工业4.0，美国有工业互联网，而我们中国也有中国制造2025，其目标都是通过信息化手段，让传统的行业走向数据化、智能化、物联化，最终实现制造强国的目标。要想使我国的工业进一步提升，在全球格局中占领重要地位，那么，还需要依靠先进的IT技术，才能够快速发展，进行升级转型，提升智能制造的水平。

　　三一集团高级副总裁、首席流程信息官兼树根互联CEO贺东东认为，工业制造业企业要想腾飞，关键点在于数字化。将物理的实体变成数字化的镜像后，就可以通过ICT技术与互联网对接，通过大数据、云计算、人工智能这些新兴技术反向作用于工业界，帮助制造业和工业取得快速的发展。

　　在经历过机械化、电气化、自动化，工业企业迎来了新的革命，如今是数据化时代，开奖，在信息化、自动化还没有完全完成的情况下，工业又迎来了重大挑战。在数据化时代中，工业企业如何利用数据进行转型升级呢？如何“小步快跑”进入到工业互联网呢？

腾讯云副总裁曾佳欣（左）树根互联CEO贺东东（右）

　　工业大数据可以应用在哪儿？

　　工业大数据是以机器数据为核心，包括制造企业的所有经营数据、生产数据、研发数据和客户数据。但是，目前，绝大多数的工业企业中的数据还没有完全与互联网对接，还只是停留在传统的系统中。此外，由于工业企业的信息系统复杂，大多都是由不同的服务供应商提供，因此，形成了众多的信息孤岛，这也加大了工业大数据的难度。

　　大数据的应用和分析，在电商营销等领域较为普遍，通过分析用户的消费购买行为，从而为每位用户进行个性化推荐，这就是最常见的应用。那么，工业企业的大数据，都可以在哪些场景中应用呢？

　　三一重工股份有限公司流程信息化总部首席架构师兼树根互联首席架构师张茂森告诉记者，工业大数据的应用场景可以分为四类，主要集中在营销、工业生产链路、机器的管理以及重资产维护上。

　　首先，工业企业也需要营销。在售前，通过大数据分析，发现市场的趋势以及热点，客户的购买力情况等，进而调整生产方向，客户营销手段；在售后，也可以根据用户的反馈进行产品的改进，更加快速的响应市场需求。

　　第二，工业企业的整个链路也是需要大数据的。一般情况下，工业企业的流程为，设计、研发、生产、供应链、物流。例如，在研发时，企业搭建机器的原理模型，使用哪些材料，设计什么的样式等，都是可以通过数据来分析得出，从而提高产品的质量。

　　第三，机器也是需要数据的。机器在使用过程中，一定会进行维修、保养，以及故障的处理。若是提前收集数据，就可以对机器的工作状态了如指掌，并且还能提前分析预测出机器的故障位置等，从而提高机器的工作效率。

　　第四，工业的产品大多数都是重资产，这就需要大量的金融产品、保险产品、信贷抵押的产品，帮助工业的资产进行流动，而大数据可以进行信用分析，风险评估，以保障资产的安全。

　　工业企业如何利用大数据？

　　工业大数据可以推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂，推动制造模式变革和工业转型升级。

　　那么，一般工业大数据的获取渠道都有哪些呢？一方面是以互联为基础，以机器传感器为触点，进行数据的收集；另一方面是来自于企业的各种业务系统和信息系统，例如ERP系统、MES系统，仓库管理系统、CRM系统等。

　　物理机器的数据变成数字化的信息后，如何帮助企业进行提升呢？通常情况下，大数据的分析预测过程包括三大步。首先，需要进行数据的收集、转化、清晰、关联、进行数据结构化工作，最后做统计分析；第二层进行数据的关联分析；第三层进行预测性分析，再结合机器学习和人工智能的技术，搭建模型进行预测分析。