工業大數據從內涵角度很難定義，因為它涉及的數據種類很多。但從外延上看，更容易。
壹般來說是3+3，第壹個“3”指的是三個層次——企業，企業之上的供應鏈、產業鏈、生態鏈，企業之上的行業管理、宏觀經濟。第二個“3”是指每個企業都有的三個過程——發展中的生產、使用和經營效益。所以“3+3”基本上是圈住了工業大數據的脈絡。
從企業的角度來看，工業大數據是企業在設計、創新、生產、經營、管理決策中，在生產、使用、轉型升級過程中所需信息的總和。所以最小的圈子就是企業。壹個企業從開始使用到生產線，到設計，到工藝流程，到人，到管理，決策，市場，服務。
從供應鏈、產業鏈、生態鏈的角度來看，工業大數據是供應鏈、產業鏈、生態鏈產生、使用、需求的各種信息的總和。這三條鏈條很難壹刀斬斷，所以我也是從壹個概念來看。因此，無論是制造業還是工業企業，整個過程都是壹個環環相扣的環節。這個鏈條不僅僅是企業，更重要的是政府機關和研究機構，需要控制和研究如何追求制造業前兩環的優化。所以我們看到了超出壹個企業生存、使用、發展需求的新的產業數據。
從行業管理和宏觀調控的角度來看，工業大數據是行業管理和宏觀調控所產生、使用和需求的各種信息的總和。每個行業的管理都需要工業大數據，工業行業有很多企業。做好工業數據管理需要這樣的鏈條，所以“3+3”構成了工業大數據的延伸，每壹個環節，使用和需求都在中間，為工業大數據的發展提供了基礎。
總結
首先，3+3的組合是工業大數據；
二是產生、使用、進壹步發展的工業大數據各不相同，相互交叉；
第三，大數據進壹步發展的需求最大；
最後壹句話最重要，工業大數據，工業是主體。
為什麽要發展工業大數據？
也是三個層次，從小到大的三個層次，加上壹個需求，來看工業大數據的作用和意義。
首先，從最小的層面——企業，工業大數據服務於企業設計、創新、生產、經營、管理、決策的全過程，服務於企業發展戰略和目標的實現。
第二個層面，工業大數據服務於供應鏈的優化，產業鏈的完善，生態鏈的形成和優化。從供應鏈、產業鏈、生態鏈的角度來看，無論是CSM的生產圈，還是具體產品制造過程的供應鏈，還是壹個完整生產過程的分析，工業大數據都是為了其形成和優化。
第三個層面，工業大數據要滿足行業和宏觀決策的實際需求，提高行業和宏觀經濟管理決策的質量和能力。政府的行業管理在供應鏈、產業鏈、生態鏈、商業鏈、價值鏈中起著非常重要的作用，但政府的宏觀調控超出了環節本身。應對經濟發展面臨的重大問題，甚至回答制造業應該如何應對這類問題。所以從這個行業的角度來看，重要的是行業發展戰略，而在宏觀調控的時候，不僅要看行業發展戰略，還要從整個經濟發展的角度來看如何解決這些問題。這需要信息。
第四，從產業轉型升級的需求來看，工業大數據是為了企業、產業、設備、流程、生產線、供應鏈的轉型升級。先進制造、工業4.0、智能制造、以工業化和智能制造融合為核心的中國制造2025，是未來工業轉型升級的方向。原來我們的3.0工業是基於設備和生產線的自動化，而4.0的智能化是把這兩個過程自動化和數據自動化結合起來。
總結:
工業大數據的研究和實踐要為加快制造業轉型升級、提升產業競爭力服務；
這個目標要落實到企業創新、設計、生產、經營、管理、決策的每壹個具體環節；
這個目標要落實到供應鏈整體優化、產業鏈和生態鏈的形成和優化的每壹個具體環節；
這壹目標應落實到產業管理和宏觀調控決策的每壹個實際需求中。
工業大數據如何推動制造業轉型升級？
在回答怎麽辦之前，我們首先要知道主要問題是什麽:
1.在數據生成過程中，主要存在泄漏和不規範的問題；
2.在數據利用過程中，存在數據不足、質量不高、制度、會計、標準等諸多障礙。
3.在開發需求上，主要存在缺乏遠見、缺乏有效的模型和工具、缺乏系統和標準等問題。
要建設好、應用好大數據，首先要解決這三個問題:
首先是建築。什麽是建築？記得三年前說過，利用大數據進行探礦、采礦、冶煉、采礦，其實就是在構建好的信息，可以從三個緯度、四個方面來構建。先發現三個緯度，再根據應用需求進行組合。第二，要有系統，要有標準，要有系統之間的互操作性。同時也需要發現、收集、整理，提高系統性、完整性、及時性和準確性。這是壹個很好的建設和良好的使用。
用好它有三個方面或層次和幾個關鍵環節。由於時間關系，我們不再討論了。
最後，我們應該特別註意取得實際成果、最佳做法和理論研究。
1，特別註重實效。因為今天的大數據，每個環節的形成都有它的有效性。從開始到結束是什麽效果？有很多企業家。當妳用大數據改善企業的方方面面時，首先要把效率放在第壹位。這是關鍵，對於制造業來說，永遠把利潤率放在最重要的位置。當然，工業大數據不能直接用錢來計算。有些環節是企業主在管理和服務上提高了效率，但這種效果必須是可以衡量的，無論是定性的還是定量的。
2.請特別註意最佳實踐。I5數控機床，從開始研發到今天，躋身智能數控機床領先行列，用了十年時間。前幾年為什麽沒有成功？就是因為缺乏數據。缺少哪些數據？為什麽高端數控機床長期被國外控制？為什麽數控機床的技術這麽久都沒有攻克？因為無論是材料的發展，還是設備的發展，都離不開實踐過程中的數據和數據。下壹步是如何建立模型，這也需要數據來支撐，但事實證明，因為高端數控機床是從國外控制的，我們沒有數據。此外，它還倡導在這個過程中的商業模式。本機床根據服務密鑰進行充電。所以成為了今天最新最熱的制造業分享。這顯然是壹種最佳實踐，其中工業數據極其重要。
3.要註重理論研究和方法、制度創新的研究。在這個過程中，需要研究制造業的發展趨勢和特點、工業大數據的內涵和外延、工業大數據建設和利用的系統方法、工業大數據的質量保障、協調發展和制度創新等壹系列問題。