当前，大数据已经在金融、电子商务等领域得到了广泛的应用，但工业领域的大数据应用起步相对较晚。工业企业在生产经营过程中积累了丰富的海量数据，如产品数据、研发数据、设备数据、销售数据等。大数据技术可以应用到工业领域生产经营全流程中的各个环节，包括产品研发、原材料采购、产品生产、售后服务等，为企业的经营决策提供指导，实现智能化工业生产。

首先，在产品研发环节，企业利用大数据技术可以及时收集并分析消费者对产品的反馈，从而针对性的指导产品研发。随着电子商务日益发展，消费者在网上的每一笔交易都被详细记录下来，包括客户的浏览记录、购买价格、购买时间、购买数量、客户对商品的评价等，企业通过对这些交易记录的挖掘分析，可以充分了解客户的需求，及时淘汰反馈不佳的产品、针对性的改进现有产品并根据客户需求偏好设计新的产品。此外，结合客户个人信息交易行为等的分析，企业也可以对客群进行细分，针对不同的客群制定相应的营销策略。

在原料采购环节，利用大数据技术，企业可以准确预测未来一段时间产品的需求量，并据此安排生产计划及原材料采购。企业的产品销量会受到很多因素的影响，传统的销量预测方法，如销售人员估计法、经理人员评判意见法或者简单的移动加权平均法，往往无法准确判断出市场的需求量。而利用大数据技术，企业可以对海量历史订单数据以及可能影响产品销量的外部宏观经济因素、周期因素等进行分析，建立模型，准确预测各类产品未来一段时间的市场需求量，从而合理安排生产计划，并进行合理的原材料采购。避免生产产品超出市场需求，产品积压，造成损失的情况，或者产品供不应求，造成企业产能浪费的情况出现。

在产品生产环节，企业可以利用大数据技术保障生产设备的高效运行。企业可以通过传感器实时抓取生产加工中的数据，并将实时采集到的数据存储到数据库，并用仪表板等方式进行实时的可视化展现，实现对企业的生产设备、流水线等全套生产系统进行实时监测。监测人员在监控室就可以全面监测所有设备的运行情况，及时发现生产设备的运行异常，并根据生产设备回传的参数信息，准确判断出现故障的位置和原因，从而协助维修人员快速准确的对设备故障进行维修。此外，企业也可以定期对存储在数据库中的生产设备回传的历史数据进行分析，预测生产设备的未来运行状况，判断可能会出现问题的设备，及时安排检修，减少设备在实际生产过程中出现故障的情况，降低企业损失。

在售后维保环节，企业可以利用大数据技术更好的为客户提供售后维保服务。企业在销售某些大型机器设备后，往往需要为客户提供设备的维修和保养。过去，企业通常会制定一个固定的维修保养计划，定期为客户进行机器设备的检修和保养。而利用物联网和大数据技术，机器设备可以不断的把运行过程中的数据返回给企业，企业通过对这些数据的分析，可以准确判断每台设备什么时候需要维修、什么时候需要养护，而不是像以往一样，到了预定时间，不论设备的使用情况如何，都统一进行设备养护。

拓展大数据在工业的应用场景，强化大数据技术的应用深度，发挥工业大数据的潜在价值，将会助力工业制造的智能化升级，实现企业生产经营效率和综合竞争力的提升。