工业大数据是互联网、大数据和工业产业结合的产物，是中国制造2025、工业互联网、工业4.0等国家战略在企业的落脚点。对于制造业来说，了解行业大数据的背景，总结行业大数据的分类和特点，从数据流促进自身价值创造的角度看待和再造行业价值过程，具有重要的现实意义。
　　1、准确性更高
　　成功率高的制造才是厂商的核心竞争力。在大数据出现之前，Z好的办法是投资更好的设备或者更好的培训员工，但两者都无法大幅降低故障率带来的额外损失。然而，有了大数据，制造商可以使用计算机程序来优化流程，更巧妙地分析错误，从而防止这些错误。
　　2、产量更高
　　大部分厂家都是买原材料，做成品，售价高于制造成本。在这个体系中，厂商可以获得更高的利润(每一个成品使用的原材料越少)，企业的运营会更有利润。新的大数据应用使制造商能够更好地了解他们的整体产量，并有机会改进他们的运营方法，从他们的产品中获得更多利润。
　　3.更好的预测
　　厂家可以根据各种情况提前判断需要生产多少产品，淡季减产，仓库库存或出货。大数据有助于制造商更好地把握这种供需变化，从而在Z有价值的生产条件下进行生产。
　　4.预测和判断供应商产品的质量。
　　制造商还可以使用大数据来跟踪供应商的利弊。比如供应商提供高比例的劣质产品，通过大数据计算证明这些东西，就可以确定选择新的供应商是否更划算。
　　5、更高的可追溯性
　　大数据也让制造商的流程更加透明和可追溯。生产厂家的原材料在生产过程和生产阶段有多大的损耗？给定批次的产量是多少，目前储存在哪里？送货需要多长时间？一旦需要交付，产品在哪里？大数据可以帮助制造商跟踪生产和交付的所有阶段，并对可能效率低下的领域进行洞察和分析。　　

6、定制工作

　　大数据表明，通过从以前的工作中获取数据，并创建更好地利用原材料的方法，可以创建定制工作。它还可以帮助制造商进行逆向工程，并针对常见问题提出新的解决方案。
　　7.运营效率
　　大数据使制造商能够更深入地了解其运营的真实效率以及升级时产生的回报(ROI)，例如新设备或新广告策略。大数据给传统行业带来新的增长点的同时，也给工业厂商带来新的挑战和压力。这对厂商意味着什么？
　　8.更高的盈利能力
　　传统制造业受限于原材料成本、产量限制等因素。随着大数据的出现，每个生产环节都可以获得更多的收益，大大降低成本。企业主可以利用这些机会赚取更多的收入。
　　9.竞争压力更大
　　随着制造商采用大数据战略，竞争对手感到了采用类似甚至更好方法的压力。越来越多的竞争迫使越来越多的传统制造商升级其内部系统，因此未来的技术发展将越来越活跃。
　　10.对新角色的需求
　　精益数据应用对于局外人或者不熟悉数据分析的人来说具挑战性。新技术令人印象深刻，但它们需要拥有足够知识和经验的人来实施和管理它们。所以厂商需要专业的人或者公司来帮助他们完成这些改变。
　　目前，越来越多的传统制造业随着大数据的普及而不断升级。在竞争激烈的新时代，大数据给制造业带来的变革可能会引发一场新的工业革命。