1.2　工业大数据的概念与内涵

1.2.1　工业大数据的概念

传统意义上的工业大数据主要来源于制造过程中的产品、物料、设备的工况参数和环境参数，随着物联网技术实现了万物互联，工业大数据的范畴扩展至产品全生命周期的各个阶段。按照我国发布的《工业大数据白皮书（2019）》中的定义，“工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称，工业大数据以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。”

工业大数据具有价值属性和产权属性。一方面，价值属性是指通过大数据分析技术，可以实现企业特定领域典型应用场景的知识挖掘，从而提升企业生产运营的智慧化水平，达到企业提质增效的目的，为企业创造可量化的价值；另一方面，工业大数据作为企业重要的核心资产，具有明确的权属关系和资产价值，企业可以自主支配数据的使用目的和使用方式，并采取有效机制对大数据进行组织管理。

一般来说，工业大数据的来源包括三类：一是来自企业资源计划（Enterprise Resource Planning，ERP）、产品生命周期管理（Product Lifecycle Management，PLM）、供应链管理（Supple Chain Management，SCM）、客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）等各类信息系统的与企业运营管理相关的业务数据；二是制造过程数据，来自生产系统中产品、物料和设备的工况参数和环境参数，这部分数据随着传感器采集速度的提升，体量增长极快；三是企业外部数据，来自供应商、销售商、产品用户等。