工业大数据是在一个企业的设计、创新、生产、经营和管理决策过程中, 产生、使用和转型升级过程需要的信息之和。一个企业从生产线到设计、工艺过程、管理决策等, 都亟需数据的层层把关。
产品创新：精准定位客户需求
作为物联网技术的延伸，智能产品中的传感器得到工业企业的充分应用，将用户在使用产品过程中的使用习惯和偏好等相关数据进行实时采集、存储和传输。并通过对这些“用户画像”数据深入的分析和挖掘，为企业提供改进产品功能、提升产品性能的参考信息。
在世界顶级的德国汽车生产商宝马集团的新一代产品中, 存放着大约两兆的软件代码和用户数据供以分析，企业则只需建立起清晰的数据逻辑和软硬件结合的系统架构, 就能够快速地提取和分析重要数据信息, 做出响应并实现及时更新。
科学管控：时时盯梢生产过程
汽车制造程序繁杂、影响因素众多，一不小心便会留下瑕疵，比如温度、热能、压力、振动、材料、噪音的“硬性条件”和人员这样的“软性配置”都是其中的关键环节。因此，为了在严控生产过程的同时不断完善生产工艺流程, 就需要大数据对设备进行实时、及时的监控和诊断, 全面分析用电量、质量事故、产能、人员技能和能耗，从而为后期的生产计划制定提供科学性、合理性的保障。工业大数据在智能制造中的应用, 让企业在提升产品质量和生产效率的基础上重塑业务流程, 让整个生产管理变得实时、透明, 真正实现了科学管控。
法士特汽车传动集团就不断致力于推进云端技术，将所有智能机器人和生产线数据进行网络监控和管理，实现后台操作、调整机器人工况数据，还可进行跨厂之间的信息对比。依托该项技术，制造厂内的生产效率提高40％，产品一致性也得到进一步保证。此外，法士特还自动装配悬臂线，将一次装箱合格率提高3％，大幅提升了产品装配自动化和智能化水平。
风险规避：即刻扼杀不确定性因素
任何一个企业的运行都无法规避“熵”，或者说不确定因素的干扰。而互联网的异质性、流动性和易被干扰的风险性更让智能制造企业在享受其红利的同时不得不有所提防。企业不仅要充分考虑设备效率、产品缺陷的避免、加工的实效、安全性和可靠性问题, 还要将不断变化的运行风险、设备性能的下降以及零部件的磨损都归入规避风险的工作内容。
例如，宝马就将自己研发的Pivotal大数据分析平台系统置于硬件后端, 在保证客户隐私的前提下, 可实现故障的提前预测功能, 全面提升行车安全。福特对此也极其看好，在项目融资时期便豪掷1.82亿美元，而微软、EMC与VMware及美国通用电器巨头GE也纷纷注资，可见其光明前景、
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