大数据系统软件国家工程实验室将工业产生转型升级的作用的路径，总结为加减乘除四个象限。
所谓加和减就是智能制造。智能制造更关注于企业内部的事情，狭义的智能制造关注制造，即生产环节，广义的智能制造则包含企业的全寿生命周期，从研发设计到生产制造再到运维服务。智能制造不外乎在在现有流程上加了一些东西、减了一些东西，它基本可以被总结为八个字：提质、增效、降本、控险。，智能制造做的事情就是加法和减法，北京大数据采集分析。
但在这个时代光做加减法是不够的，比如股权机构投资一个企业，企业每年做一点加法，投资人可能不会满意，而是希望企业实现指数级的增长。如何实现？工业互联网可能就是实现乘法和除法的路径。乘法就是平台效应。比如淘宝，容纳无数的商店在它的平台上开店挣钱，就是一个案例，北京大数据采集分析。但是在工业领域，是否可以构建一个工业互联网平台？以服装行业为案例。传统的代的服装企业，比如雅戈尔，有自己的设计、工厂、店面，即完整的产业链条，北京大数据采集分析。第二代服装企业，比如海澜之家，舍弃工厂选择全代工生产，转为做营销，以门店为资产。 工业数据采集平台，武汉安弘智能装备有限公司。北京大数据采集分析
数据采集，又称数据获取，是利用一种装置，从系统外部采集数据并输入到系统内部的一个接口。数据采集技术广泛应用在各个领域。比如摄像头，麦克风，都是数据采集工具。被采集数据是已被转换为电讯号的各种物理量，如温度、水位、风速、压力等，可以是模拟量，也可以是数字量。采集一般是采样方式，即隔一定时间（称采样周期）对同一点数据重复采集。采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时间内的一个特征值。准确的数据测量是数据采集的基础。数据量测方法有接触式和非接触式，检测元件多种多样。不论哪种方法和元件，均以不影响被测对象状态和测量环境为前提，以保证数据的正确性。数据采集含义很广，包括对面状连续物理量的采集。在计算机辅助制图、测图、设计中，对图形或图像数字化过程也可称为数据采集，此时被采集的是几何量（或包括物理量，如灰度）数据。在互联网行业快速发展的，数据采集已经被广泛应用于互联网及分布式领域，数据采集领域已经发生了重要的变化。首先，分布式控制应用场合中的智能数据采集系统在国内外已经取得了长足的发展。 浙江大数据采集分析工业数据采集分析，武汉安弘智能装备有限公司。
工业互联网更多关注产业互联网的边界，而不关注企业内部的生产环节，它可以被总结成三个融合跨界：一是业务融合跨界，通过对产业链上下游业务边界的拓展，企业可以尝试整合上游的上游，也可以服务于下游的下游，我们是一个产业链协同视角下的大工厂；二是数据链条融合跨界，业务的拓展带来了数据边界的拓展，的数据不局限于企业原有的数据。比如说要服务于建造商，需要环境数据、操作数据、气象数据；三根本的是技术改变，相比IT技术的发展，工业软件和IT产业不在一条发展曲线，但现在通过云计算技术可以轻量级地让用户做这样的开发，对于激励、知识的沉淀，可以在很多领域产生了技术溢出机会。工业互联网平台的出现，让工业企业能将花大量时间研发的仿真模型有可能沉淀成小而精的新形态工业软件。
1、数据量巨大
任何系统，在不同的数据量面前，需要的技术难度都是完全不同的。
如果单纯是将数据采到，可能还比较好完成，但采集之后还需要处理，因为必须考虑数据的规范与清洗，因为大量的工业数据是“脏”数据，直接存储无法用于分析，在存储之前，必须进行处理，对海量的数据进行处理，从技术上又提高了难度。
2、工业数据的协议不标准
互联网数据采集一般都是我们常见的HTTP等协议，但在工业领域，会出现ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等等各类型的工业协议，而且各个自动化设备生产及集成商还会自己开发各种私有的工业协议，导致在工业协议的互联互通上，出现了极大地难度。
很多开发人员在工业现场实施综合自动化等项目时，遇到的问题及时面对众多的工业协议，无法有效的进行解析和采集。
3、视频传输所需带宽巨大
传统工业信息化由于都是在现场进行数据采集，视频数据传输主要在局域网中进行，因此，带宽不是主要的问题。
但随着云计算技术的普及及公有云的兴起，大数据需要大量的计算资源和存储资源，因此工业数据逐步迁移到公有云已经是大势所趋了。
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在工业生产和监控管理过程中无时无刻不在产生海量的数据，比如生产设备的运行环境、机械设备的运转状态、生产过程中的能源消耗、物料的损耗、物流车队的配置和分布等。而且随着传感器的推广普及，智能芯片会植入到每个设备和产品中，如同飞机上的“黑匣子”将自动记录整个生产流通过程中的一切数据。
我们认为，包括人、财、物、信息、知识、服务等在内的生产要素在制造全系统和全生命周期中的组合、流动会持续不断地产生Volume( 体量浩大) 、Variety( 模态繁多) 、Velocity( 生成快速) 和Value( 价值密度低) 的大数据。
企业信息系统存储了高价值密度的业务数据。上世纪60 年代以来信息技术加速应用于工业领域，形成了产品生命周期管理（PLM ）、企业资源规划（ERP ）、供应链管理（SCM ）和客户关系管理（CRM ）等企业信息系统。这些系统中积累的产品研发数据、生产制造数据、物流供应数据以及客户服务数据，存在于企业或产业链内部，是工业领域传统数据资产。
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实际上，工业数据有三个特点。个特点是多模态。过去很简单粗暴地将数据分成结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，但工业企业不是这样。看到的很多好像格式不一样的、非结构化的工程数据，真正把它打开的时候是不一样的。非结构化数据的使用效率取决于结构化的程度，只有结构化才可以被高效利用；第二个特点是高通量，很多设备是不停机的，所有的数据是7*24小时连续产生的，量非常大；第三个特点是强关联，在工业的不同行业，数据关联遵循不同的规律而非简单的聚合。 北京大数据采集分析
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