德国工业4.0特别强调通过信息网络与物理生产系统的融合，即建设信息物理融合系统（Cyber-PhysicalSystem，CPS）来转变当前的工业生产与服务模式。美国GE公司提倡的工业互联网，则特别强调通过智能机器间的相连并最后将人机相连，融合软件和大数据分析，来重构全球工业。 事实上，无论工业4.0还是工业互联网，其主要特征都是智能和网络，而主旨都在于通过充分利用信息通讯技术，把产品、机器、资源和人有机融合在一起，推展制造业向基于大数据分析与应用于基础上的智能化转型。智能生产时代的来临，也意味著工业大数据时代的来临。
工业大数据的应用于，将沦为未来提高制造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素，也是目前全球工业转型必需面临的最重要课题。 一、制造业向智能化转型将促成工业大数据时代 （一）制造业从5M模式向6C模式转型将促成工业大数据 在工业3.0或工业自动化时代，传统制造业模式的特征可以用5个字母（5M）来总结，即Material（材料，包括了其功能与特性）、Ma-chine（机器，指加工能力和精度）、Methods（方法，指生产能力和生产效率）、Measurement（测度，指如何观测与改良）、Modeling（建模，指对生产流程的预测、优化和防止）。
在智能生产时代，制造业生产方式或许应当用六个字母（6C）来定义，即Connection（相连，主要指传感器和网络）、Cloud（云储存，即给定时间和市场需求的数据）、Cyber（虚拟世界网络，还包括模式与记忆）、Content（内容，是指相关性及含义）、Community（社群，包括共享和交际的功能）、Customization（自定义化，指个性化的价值与服务）。在生产智能化时代，工业机器、设备、存储系统以及运营资源可以利用现代网络通信技术连接成网络。这些工厂与机器设备不仅可以随时随地展开信息共享，而且相互相连的系统可以独立国家地自我管理（自的组织）。 要超过这一目标，现有的工业生产系统必须对生产设备本身的以及产品生产过程中产生的数据展开更加了解的分析，也就是说，企业必需掌控通过工业IT设施搜集、传输和分析处置大数据的能力。
随着智能传感器技术如RFID的发展，数据的搜集早已显得非常简单和不切实际，而云计算等技术的发展，也使得分析与处置大数据显得高速与高效。在工业4.0模式中，CPS系统将通过M2M通信（Machine-to-Machine，机器对机器）在工业机器与设备之间构建信息互相交换、运转和相互操纵，被生产的产品可以与机器设备交流，机器可以自的组织生产，智能工厂需要自行运转。因此可以说道，工业大数据是由一个工业体系或者一个产品生产流程智能化促成出来的数据，即是制造业智能化的必然结果，也是制造业智能化的必要条件与基础。
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