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。
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。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，湖南数据采集分析软件，即完整的产业链条。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，湖南数据采集分析软件，以门店为资产，湖南数据采集分析软件。 工业大数据采集分析，武汉安弘智能装备有限公司。湖南数据采集分析软件
对工业企业来说，数据资产处于一个独特的位置，它是整个数据湖的数据运营和管理的入口，也是数据触达、访问的中心。用友数据中台不仅为工业企业提供了传统的数据治理的能力，包括数据目录、元数据管理、数据质量、数据标准、数据安全，还提供完整的数据运营能力，支持数据湖中的数据从工业业务价值出发，包装为数据主题，通过多样化的方式和途径，包括JDBC、WEB、FTP等，开放给用户访问。而且，随着机器学习技术的发展，用友数据中台智能化的数据资产管理工具也越来越完善，使得工业数据资产的管理，可以通过人工智能技术高效完成。 湖北工业互联网数据采集工业互联网数据采集工具，武汉安弘智能装备有限公司。
所以工业大数据本身的特点带来了非常多的挑战。除了数据获取的挑战，随之而来的就是数据分析、应用的挑战。这里边的限制是因果关系，即数据驱动的方法只能告诉我们关联性，而无法不能告诉我们因果性。比如淘宝推荐商品，只知道推荐相关商品，却不关心这个事情的因果——为什么用户是这样的人。但这在工业上是行不通的，尤其是控制方面，因此模型需要长时间的分析和验证。
工业领域存在白盒模型和灰盒模型，白盒模型即工业机理，企业会根据工业机理设计工序、产品结构和工艺，这是第一步。当它们被设计完之后，运行中又会出现大量的不确定性，这些不确定性的消除靠的就是**、工匠的经验，让整个流程生产变得更加稳定和高效，这是灰盒态。不再对机理和知识本身进行分析和理解的数据模型，是一种黑盒模型。工业大数据和工业智能的本质就是，将这些经验和知识量化学习出来，挖掘心中有口中无的隐性知识，或者尝试通过数据方法把统计关系找到，再交还给工匠分析。工业就是工业，它存在的时间比信息化时间长，积淀比信息化多，而大数据和人工智能技术只是给工业上带来小的变化，尝试帮它去消除不确定性。
当前，中国工业大数据在采集过程中存在不少问题，比如，因企业信息化基础差、设备接口不开放等造成数据难以采集；企业数据底账不清，不知道自己有哪些数据，大部分工业数据处于“睡眠”状态；数据孤岛、数据失真等现象普遍。
在中国社科院工业经济研究所研究员贺俊看来，出现上述问题的主要原因在于，当前工业大数据的积累程度严重不足，同时，很多企业尤其是中小微企业仍心存疑虑，将工业大数据视为企业机密，数据开放积极性不强，“不想用、不敢用”倾向严重。“这就需要发挥职能，统筹建设国家工业大数据平台，积极引导企业意识到采集工业大数据的好处。”贺俊说
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通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。 工业互联网数据采集器，武汉安弘智能。湖北工业互联网数据采集
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在工业生产中，数据是不时生成的。尤其是当前随着信息技术、电子与数学技术、传感器、物联网等技术的发展，一批智能化、高精度、长时间导航、高性价比、微型传感器应运而生，数据收集量飞速扩张。而围绕工业大数据等新型数据处理基础设施降低了工业数据处理的技术门槛和成本支出。
工业大数据的价值属性实质上是基于工业大数据采集、存储、分析等关键技术，对工业生产、运维、服务过程中数据实现价值的提升或变现；工业大数据的产权属性则偏重于通过管理机制和管理方法帮助工业企业明晰数据资产目录与数据资源分布，确定所有权边界，为其价值的深入挖掘提供支撑。
工业大数据一方面通过找出产品或行业竞争力的地方，继续深入挖掘潜在的数据价值，并围绕这一领域的工业数据建立产品和服务能力；另一方面通过判断哪里是影响工业企业发展、成本、市场、供应链或能源消耗的痛点，在数据时代，寻找大数据机会的解决方案。
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