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工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，为工业数据的获取提供了必要途径。通过工业大数据的获取与监测，企业可更大程度地掌握工业数据，为工业大数据分析提供基础支持，并通过数据挖掘，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式，帮助企业增加收入、降低成本，优化实际经营效果。

工业大数据检监测管理将改变传统自动化技术中被动的信息收集方式，实现自动、准确、及时地收集生产过程中的生产参数，帮助传统行业进行智能设备的升级改造，使设备与设备、设备与人之间相互通信，实时采集生产设备及生产过程数据并传输至系统平台，通过数据分析、助力管理者调整生产计划、优化生产流程，以最少的资源获得社会最大生产效率的生产运营，从而加速工业转型升级和提质增效，变革传统工业生产运营方式，为社会创造出更大的价值，塑造企业发展新模式、催生社会经济新业态。

作为工业大数据监测的重要媒介，现代化工业制造生产线上安装的小型传感器，可探测温度、压力、热能、振动和噪声，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。

在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，可产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，方便问题的解决。

利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。

而在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。