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数据是工业互联网的核心，即通过工业数据全周期的感知、采集和集成应用，形成基于数据的系统性智能，实现机器弹性生产、运营管理优化、生产协同组织与商业模式创新，推动工业智能化发展。

面向工业互联网的大数据相关应用系统，从功能视角看，主要由数据采集与交换，数据预处理与存储、建模、分析和数据驱动下的决策与控制应用四个层次五大部分组成。

数据采集与交换层主要实现工业各环节数据的采集与交换，数据源既包含来自传感器、SCADA、MES、ERP等内部数据，也包含来自企业外部的数据，主要包含对象感知、实时采集与批量采集、数据核查、数据路由等功能。

数据预处理与存储层的关键目标是实现工业互联网数据的初步清洗、集成，并将工业系统与数据对象进行关联，主要包含数据预处理、数据存储等功能。

数据建模层根据工业实际元素与业务流程，在数据基础上建构用户、设备、产品产线、工厂、工艺等数字模型，并结合数据分析层提供数据报表、可视化、知识库、数据分析工具及数据开放功能，为各类决策的产生提供支持。

决策与控制应用层主要是基于数据分析结果，生成描述、诊断、预测、决策、控制等不同应用，形成优化决策建议或产生直接控制指令，从而实现个性化定制、智能化生产、协同化组织与服务化制造等创新模式，并将结果以数据化形式存储下来，最终构成从数据采集到设备、生产现场及企业运营管理持续优化闭环。

工业大数据的应用覆盖工业生产的全流程和产品的全生命周期。中国工程院院长周济表示，可以这样认为，智能制造系统包含了三个不同层次：第一个层次是数字化制造，第二个层次是智能制造1.0系统。而未来真正意义上的智能制造，是智能制造2.0系統。但不管是哪个层次，它的根基都是工业大数据。现在之所以提出来智能制造2.0，也是因为人工智能技术在近几年发生了战略性、突破性进展，产生了第二代人工智能。新一代人工智能技术我们称之为人工智能2.0技术，它实际上是新一代科技革命的变革和核心技术。它之所以可以实现这个突破，它的根基和关键也是工业大数据。