數據是工業互聯網的核心，即通過工業數據全周期的感知、采集和集成應用，形成基于數據的系統性智能，實現機器彈性生產、運營管理優化、生產協同組織與商業模式創新，推動工業智能化發展。
面向工業互聯網的大數據相關應用系統，從功能視角看，主要由數據采集與交換、數據預處理與存儲、數據建模、數據分析和數據驅動下的決策與控制應用四個層次五大部分組成。
數據采集與交換層主要實現工業各環節數據的采集與交換，數據源既包含來自傳感器、SCADA、MES、ERP等內部數據，也包含來自企業外部的數據，主要包含對象感知、實時采集與批量采集、數據核查、數據路由等功能。
數據預處理與存儲層的關鍵目標是實現工業互聯網數據的初步清洗、集成，并將工業系統與數據對象進行關聯，主要包含數據預處理、數據存儲等功能。
數據建模層根據工業實際元素與業務流程，在數據基礎上建構用戶、設備、產品產線、工廠、工藝等數字模型，并結合數據分析層提供數據報表、可視化、知識庫、數據分析工具及數據開放功能，為各類決策的產生提供支持。
決策與控制應用層主要是基于數據分析結果，生成描述、診斷、預測、決策、控制等不同應用，形成優化決策建議或產生直接控制指令，從而實現個性化定制、智能化生產、協同化組織與服務化制造等創新模式，并將結果以數據化形式存儲下來，最終構成從數據采集到設備、生產現場及企業運營管理持續優化閉環。
工業大數據的應用覆蓋工業生產的全流程和產品的全生命周期。工業大數據的作用主要表現為狀態描述、診斷分析、預測預警、輔助決策等方面，在智能化生產、網絡化協同、個性化定制和服務化延伸四類場景下發揮著核心的驅動作用。工業大數據技術應用示意如圖1所示。
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