“当前是以工业大数据为代表的新技术和新业态引领了第四次工业革命的浪潮。以往企业认识到海量数据的价值,却苦于缺乏相应的技术和手段进行挖掘,工业大数据正是立足于传统工业数据,融合新一代信息技术,使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等功能,形成智能分析和决策。”中国信息通信研究院院长刘多表示,目前工业大数据产业生态体系日益形成。首先是云计算、物联网等新一代信息技术的发展,大大降低了工业大数据的应用成本,提升了应用性能,利用边缘计算、分布式计算等技术,企业能够低成本实现大量、复杂工业数据的清洗、分析、可视化等一系列的应用,例如通用电气(GE)设立了4个云计算中心,每天可监测和分析量子全球各地部署的1000万个传感器中的5000万项数据;我国上汽、海尔、中国商飞、三一重工等大型制造企业也已通过提供云计算和大数据服务在研发、生产、售后等环节满足用户的各种需求。 其次,工业大数据的不断发展,进一步降低了工业大数据的应用门槛。工业互联网平台打通了现场设备、工业网络、公共系统、工业软件等层级之间信息的壁垒,为海量异构的数据的汇聚与建模分析,各类创新应用开发与运行提供了不可或缺的载体。 国内大数据产业蓬勃发展的背后,是我国在政策体系和顶层设计方面对大数据产业发展的大力支持。“中国制造2025”、“互联网+”,《深化制造业与互联网融合发展的指导意见》等文件都明确的提出了支持工业大数据的发展。此外,工业和信息化部在2016年工业转型升级资金中重点支持了工业大数据试点示范的项目,2017年制造业与互联网融合发展试点示范工作也重点支持了制造企业探索工业大数据平台建设。在此背景下,我国诸多大型工业企业、互联网企业、中小软件企业等都纷纷发力工业大数据,形成了政、产、学、研、用多方共同推动的这样一个良好的局面。