工业大数据的四大特殊用途

　　当前，基于新一代信息技术与制造业的不断融合，工业大数据在工业企业中的应用越来越广泛。随着越来越多的工业资源加入到工业互联网，工业大数据的发展趋势呈现出爆炸性增长。

　　对于工业企业而言，工业大数据有四种区别于一般大数据应用的特殊用途：

　　优化网络：在一个网络系统内实现互联的各种设备或机器，可以通过互联网相互协作，提高网络整体的运营效率。在交通领域，如果将许多车辆实现互联之后，就能够了解到网络系统内其他车辆的位置和目的地，通过优化路由来寻找到最有效的人工智能解决方案。

　　优化运维：通过工业大数据可以实现最优化、低成本，并有利于整个设备或机器的运行维护。例如，将生产设备、零部件都联网之后，将实现一个可监测的生产状态，可以减少零部件库存需求和维护成本，提升设备或机器的稳定性。

　　恢复系统：通过建立广泛的大数据信息，可以帮助网络系统在发生毁灭性打击之后更加快速、有效的进行恢复。当自然灾害发生时，可以用智能仪表、传感器和其他智能设备和系统组成的网络来进行快速检测，隔离发生故障的设备或机器，不至于发生串联而导致更大规模的故障发生。

　　自主学习：每台设备或机器的操作经验可以聚合为一个大数据，使得整个设备或机器能够自主学习。这种自主学习的方式是不可能在单个机器上来实现的。当越来越多的机器连接在一个系统中，产生无数只能数据的结果将是网络系统的不断扩大并能自主学习，并且日趋智能化。