1.加速產品創新
客戶與工業企業之間的交互和交易會產生大量的數據。對這些客戶動態數據進行挖掘和分析，可以幫助客戶參與產品需求分析、產品設計等創新活動，為產品創新做出貢獻。
2.產品故障診斷和預測
這可以用於售後服務和產品改進。無處不在的傳感器和互聯網技術的引入使產品故障的實時診斷成為現實，而大數據、建模和仿真技術的應用使動態預測成為可能。
3.大數據在生產線中的應用
現代工業生產線配備了數以千計的小型傳感器，用於檢測溫度、壓力、熱能、振動和噪音。因為每隔幾秒鐘就要采集壹次數據，利用這些數據可以實現多種形式的分析，包括設備診斷、用電分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規程、零部件故障)等等。首先，在生產流程改進方面，在生產過程中使用這些大數據，可以分析整個生產過程，了解每個環節是如何執行的。
4.工業供應鏈的分析與優化
目前，大數據分析已經成為很多電商企業提升供應鏈競爭力的重要手段。比如電商企業JD.COM商城，通過大數據提前分析預測各地的商品需求，從而提高配送倉儲效率，保證次日到貨的客戶體驗。RFID等產品電子識別技術、物聯網技術、移動互聯網技術可以幫助工業企業獲取完整的產品供應鏈大數據。利用這些數據進行分析，會大大提高倉儲、配送、銷售的效率，大大降低成本。
5.產品銷售預測和需求管理
通過大數據分析當前的需求變化和組合形式。大數據是很好的銷售分析工具。通過歷史數據的多維度組合，可以看到區域需求的占比和變化、產品品類的市場熱度、最常見的組合形式以及消費者的層次，從而調整產品策略和分銷策略。
6.生產計劃和調度
制造業正面臨多品種、小批量的生產模式。細致的自動和及時的數據收集(MES/DCS)和可變性導致數據的急劇增加。再加上信息化十幾年的歷史數據，對於需要快速響應的APS來說是壹個巨大的挑戰。
大數據可以給我們更詳細的數據信息，發現歷史預測與實際情況的偏差概率，考慮產能、人員技能、物料可用性、工裝等方面的約束，通過智能優化算法制定預先計劃的生產排產，監控計劃與實際情況的偏差，動態調整計劃生產排產。
幫助我們避免“畫像”的缺陷，直接把群體特征強加在個人身上(工作中心的數據直接改成某個具體設備、人員、模具等等的數據)。通過分析和監控數據，我們可以規劃未來。大數據雖然略有瑕疵，但只要運用得當，大數據會成為我們的有力武器。當時福特問大數據的客戶需求是什麽？答案是“更快的馬”，而不是現在已經流行的車。因此，在大數據的世界裏，創造力、直覺、冒險精神和智力抱負尤為重要。
7.產品質量管理和分析
傳統制造業面臨大數據的沖擊。在產品研發、工藝設計、質量管理、生產運營等各個方面，迫切期待創新方法誕生，以應對產業背景下大數據的挑戰。比如半導體行業，芯片會經歷摻雜、加層、光刻、熱處理等很多復雜的工藝，每壹步都要滿足極其苛刻的物理特性。在處理產品的同時，高度自動化的設備也會產生大量的測試結果。
8.工業汙染與環保檢測
工業大數據應用的價值潛力巨大。然而，要實現這些價值，還有許多工作要做。壹個是大數據意識的建立。過去也有這些大數據，但由於對大數據的認識不足，數據分析手段不足，很多實時數據被丟棄或擱置，大量數據的潛在價值被埋沒。另壹個重要問題是數據孤島問題。很多工業企業的數據分布在壹個個孤島上，尤其是大型跨國公司。從整個企業中提取這些數據是相當困難的。因此，工業大數據應用的壹個重要課題就是集成應用。
工業大數據的應用將推動工業企業收集、存儲和分析與內外部環境相關的數據，實現企業與內外部相關環境的感知和互聯，並利用工業大數據分析技術開展挖掘分析，支持工業企業基於數據進行決策控制，提高企業決策控制的針對性和有效性。