大数据的涌现改变着人们的生活与工作方式，也改变着制造业企业的运作模式。大数据技术在德国“工业4.0”中得到了应用：通过信息物理系统实现工厂/车间的数据与企业信息系统融合，使得生产过程中的大数据被传到云计算数据中心进行存储、分析，从而形成决策指导生产。

制造业处于一个数据爆炸时代

制造业企业需要管理的数据种类繁多，涉及到大量结构化数据和非结构化数据。

随着制造技术的进步和现代化管理理念的普及，制造业企业的运营越来越依赖信息技术。如今，制造业整个价值链、制造业产品的整个生命周期，都涉及到诸多的数据。同时，制造业企业的数据也呈现出爆炸性增长趋势。

制造业企业需要管理的数据种类繁多，涉及到大量结构化数据和非结构化数据：

产品数据：设计、建模、工艺、加工、测试、维护数据、产品结构、零部件配置关系、变更记录等。

运营数据：组织结构、业务管理、生产设备、市场营销、质量控制、生产、采购、库存、目标计划、电子商务等。

价值链数据：客户、供应商、合作伙伴等。

外部数据：经济运行数据、行业数据、市场数据、竞争对手数据等。

随着大规模定制和网络协同发展，制造业还需实时从网上接受众多消费者的个性化定制数据，并通过网络协同配置各方资源，组织生产，管理更多种类数据。

大数据是工业互联网命脉

大数据为企业管理者和参与者呈现出看待制造业价值链的全新视角，是工业互联网的命脉。

大数据可能带来的巨大价值正在被传统产业认可，它通过技术创新与发展，以及数据的全面感知、收集、分析、共享，为企业管理者和参与者呈现出看待制造业价值链的全新视角。

大数据使智能生产成为现实

在德国“工业4.0”中，通过信息物理系统（CPS）实现工厂/车间的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导生产。

生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。而生产所产生的数据同样经过快速处理、传递，反馈至生产过程中，将工厂升级成为可以被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理实现最优化，对有限资源进行最大限度使用，从而降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行。

过去，设备运行过程中，其自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。而由于信息技术、物联网技术的发展，现在可以通过传感技术，实时感知数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，使得生产过程中的这些因素能够被精确控制，真正实现生产智能化。因此，在一定程度上，工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。