隨著生產制造業的發展，工業生產地數據采集、使用范圍就逐步加大。將數據采集和使用擴大到工廠和上下游供應鏈已經成為很多企業選擇地模式，同時在這個過程中，將生產過程數據采集自動化水平逐步提高，并且對數據和工藝分解進行把控。這種模式下，效率和質量得到保證，不斷研究提升工藝能力和產品質量，工廠的數據聯網，通過工業大數據處理后，在診斷、預測、后服務等方面挖掘工業服務的價值。 

不管是工業自動化、還是工業智能化、或者是工業互聯網概念，他們的基礎是工業大數據。隨著行業發展，工業企業收集的數據維度不斷擴大。主要體現在三個方面。 

一、時間維度不斷延長。經過多年的生產經營，積累下來歷年的產品數據、工業數據、原材料數據和生產設備數據； 

二、數據范圍不斷擴大。隨著企業信息化的過程，一方面積累了企業的財務、供應商數據，生產安全數據等，另一方面越來越多的外部數據也被收集回來，包括市場數據、社交網絡數據、企業輿情數據等； 

三、數據粒度不斷細化。從一款產品到多款、多系列產品使得產品數據不斷細化，使得采集到的數據精細度不斷提升。 

以上三個維度最終導致企業所積累的數據量以加速度的方式在增加，構成了工業大數據的集合。不管企業是否承認，這些數據都堆砌在工廠的各個角落，而且在不斷增加。再從企業經營的視角來看待這些工業數據。可以按照數據的用途分成三類。 

第一類是經營性數據，比如財務、資產、人事、供應商基礎信息等數據，這些數據在企業信息化建設過程中陸陸續續積累起來，表現了一個工業企業的經營要素和成果。 

第二類是生產性數據，這部分是圍繞企業生產過程中積累的數據，包括原材料、研發、生產工藝等。隨著數字機床、自動化生產線、SCADA系統的建設，這些數據也被企業大量記錄下來。這些數據是工業生產過程中價值增值的體現，是決定企業差異性的核心所在。 

第三類是環境類數據，包括布置在機床的設備診斷系統，庫房、車間的溫濕度數據，以及能耗數據，廢水廢氣的排放等數據。這些數據對工業生產過程中起到約束作用。同時實時性強，工業大數據重要的應用場景是實時監測、實時預警、實時控制。基于數據的產品價值挖掘。通過對產品及相關數據進行二次挖掘，進而創造新價值 。

工業大數據是企業生產經營的一次重大變革，對于工業化、信息化都還沒有完成的工業企業而言，數據化時代又到來了，挑戰很大。