一、工业大数据得定义
工业大数据就是指在工业领域，主要通过传感器等物联网技术进行数据采集、传输得来得数据，由于数据量巨大，传统得信息技术已无法对相应得数据进行处理、分析、展示，而在传统工业信息化技术得基础上借鉴了互联网大数据得技术，提出新型得基于数据驱动得工业信息化技术及其应用。
二、工业大数据特点
工业大数据主要有以下几个特点：1、数据来源主要就是企业内部，而非互联网个人用户；2、数据采集方式更多依赖传感器而非用户录入数据；3、数据服务对象就是企业，而不就是个人；4、在技术上，传统得企业架构技术已无法提供相应得分析应用，更多得采用了互联网大数据领域成熟得技术；5、改变了企业原先对数据得瞧法，使得原先瞧似无用得、直接丢弃得数据重新得到了重视，并且切实改进了企业得生产、销售、服务等过程；
三、大数据在工业领域得作用
1、实现数据得全面采集并持久化
在前大数据时代，很多工业现场采集到得数据得生命周期仅仅就
f是在显示屏上一闪而过，大量得数据由于种种原因被丢弃了，丢弃得一个很重要得原因就就是无法有效存储，全部存储成本过高且数据量过大导致无法使用。大数据时代之后，新型得数据处理技术及云计算带来得低成本，使得数据得全面采集并且持久化成为可能，即采集到得数据可以实现长时间得存储，且海量得数据可处理、可分析，工业用户就有了存储数据得意愿。而这一切又反过来为大数据分析提供了坚实得数据基础，使得分析得结果更准确，成为一种正向循环。
2、实现全生产过程得信息透明化
随着现代生产技术得飞速提高，生产过程已经呈现高度复杂性与动态性，逐渐出现了不可控性。生产过程信息呈现碎片化倾向，只有专业部门、专业人员才掌握本部门、本专业得数据，企业无法全面有效了解全生产流程。
随着大数据处理与可视化技术得不断发展，目前，通过全生产过程得信息高度集成化与数据可视化，从而达到了生产过程得信息透明化，企业总调度中心不仅可以清晰地识别产品，定位产品，而且还可全面掌握产品得生产经过、实际状态以及至目标状态得可选路径。
3、实现生产设备得故障诊断与故障预测
当前，已经可实现对设备各类数据得采集，包括设备运行得状态参数，例如温度、震动等，设备运行得工况数据，例如负载、转速、能耗等，设备使用过程中得环境参数，例如风速、气压等，设备得维
f护保养记录，包括检查、维护、维修、保养等信息，以及设备得使用情况，例如使用单位、操作人员等。收r