16.2 工业大数据
工业大数据要求处理数据更高效、数据来源更可靠、数据安全系数更高，注重数据安全管理。掌握工业大数据的优势才能打赢中国制造2025，真正地把握未来市场的主动权。
16.2.1工业大数据面临三大制约因素
1.工业大数据安全和开放体系亟待建立
建立数据安全和数据开放体系是工业大数据大规模应用的两个重要前提。我国多数工业企业的信息化建设是由业务部门在业务开展过程中根据自身的局部需求开展建设，缺少统一规划，形成了部门割据的信息化烟囱，导致数据编码不一致，系统之间不能相互通信，业务流程不能贯通。因此，我国工业企业无论在数据的总量上，还是数据的质量上，均和欧美发达国家制造企业存在较大差距，且由于行业垄断或商业利益等原因，数据的开放程度也不高。
另一个制约我国工业大数据应用发展的重要因素是政策法规体系不健全。工业大数据的开发和利用既要满足工业企业典型应用场景的业务发展需求，也要防止涉及国家、企业秘密的数据发生泄露。而目前，我国在工业大数据的利用、评价、交换以及信息安全保护方面的法律法规尚需进一步健全，这在很大程度上抑制了工业大数据应用的广度和深度，不利于工业大数据生态系统的建设和培育。
2.基于工业大数据的企业管理理念和运作模式变革
随着智能设备、物联网技术、智能传感器、工业软件以及工业企业管理信息系统等在工业企业的广泛应用，综合利用各种感知、互联、分析以及决策技术，通过实时感知、采集、监控现场制造加工状况、物流情况、生产准备情况、技术状态管理情况，并开展数据挖掘分析，急需工业大数据平台和相关技术的支撑。
工业大数据应用的目的是推动工业企业基于对内外部环境相关数据的采集、存储和分析，实现企业与内外部关联环境的感知和互联，并利用人工智能技术开展数据挖掘分析，支撑工业企业基于数据进行决策管控，提升企业决策管控的针对性和有效性。
- 工业大数据人才缺乏，制约产业发展
工业大数据技术应用的关键是揭示各种典型工业应用场景下，各种数据的内在关联关系，因此工业大数据技术的应用者不但要掌握工业大数据的相关知识和工具，还需要深刻了解制造业典型的业务场景，并结合工业大数据的分析和可视化展示情况，结合业务场景进行合理解读，此外，还需要结合业务场景进行解决方案的制订和管理决策。以上工业大数据人才的要求将大大制约工业大数据产业发展的进程。
整体上，工业大数据对复合型人才的需求更强烈，目前我国工业大数据的高级管理决策人才、数据分析人才、平台架构人员、数据开发工程师、算法工程师等多个方向均存在较大缺口，极大地阻碍了工业大数据产业的发展。
第16章 工农业大数据和人工智能
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