實現(xiàn)工業(yè)4.0或中國制造2025的前提之一是構(gòu)建智能工廠，其核心要素包括了信息物理系統(tǒng)(CPS)，物聯(lián)網(wǎng)(IOT)，智能認知，社交媒體，云計算與移動，以及M2M。 智能工廠構(gòu)成了工業(yè)4.0的一個關(guān)鍵特征。智能工廠將從現(xiàn)在通過中央控制中?的模式轉(zhuǎn)向通過自行優(yōu)化和控制其制造流程來實現(xiàn)。
柔性生產(chǎn)的三個方面：
1.人、機器和資源如同在一個社交網(wǎng)絡(luò)里自然地相互溝通協(xié)作。
2.生產(chǎn)出來的智能產(chǎn)品能夠理解自?己被制造的細節(jié)以及將如何用。它們積極協(xié)助生產(chǎn)過程，回答諸如“我是什么時候被制造的”“哪組參數(shù)應(yīng)被用來處理我”“我應(yīng)該被傳送到哪”等等問題。
3.機器和產(chǎn)品之間的數(shù)據(jù)傳輸將通過使用微處理器、存儲裝置、傳感器和發(fā)送器來實現(xiàn)。這些裝置將被嵌入至幾乎所有可想象的機器、待加工產(chǎn)品、材料、智能工具和用于組織數(shù)據(jù)流的新型軟件，由此實現(xiàn)產(chǎn)品和機器的相互通信并和交換數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)在智能工業(yè)的特征：
——數(shù)據(jù)的處理方法比數(shù)據(jù)本身值錢
無論是為促銷產(chǎn)品還是作為戰(zhàn)略目標的方式，大數(shù)據(jù)已然成為很多公司和機構(gòu)過度使用的術(shù)語。2012年高德納(Gartner)給出德大數(shù)據(jù)定義里面，特別強調(diào)大數(shù)據(jù)是多樣化信息資產(chǎn)，不僅關(guān)注實際數(shù)據(jù)，而最最重要的是關(guān)注大數(shù)據(jù)處理方法。數(shù)據(jù)量大還是量小本身并不是判斷大數(shù)據(jù)價值的核心指標，而數(shù)據(jù)的實時性(velocity)和多元性(variety)應(yīng)該對大數(shù)據(jù)的定義和價值更具直接的影響。
——大數(shù)據(jù)是多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：包含人類和機器數(shù)據(jù)
我們大多數(shù)人會認為大數(shù)據(jù)包含了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。我更提倡大數(shù)據(jù)是“多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”的說法，無論是自由文本還是關(guān)系數(shù)據(jù)庫等，大數(shù)據(jù)可以由人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)足跡與機器自動生產(chǎn)的數(shù)據(jù)兩大板塊形成。大數(shù)據(jù)的工具和技術(shù)能夠為不同的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)服務(wù)。在信息化與工業(yè)化融合的過程與商業(yè)活動中，我們需要加強機器數(shù)據(jù)的采集，分析，并且把此項工作作為智能制造的核心工作之一。
——工業(yè)大數(shù)據(jù)的機器數(shù)據(jù)讓我們的業(yè)務(wù)變得透明
在現(xiàn)代工業(yè)供應(yīng)鏈中，隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及，我們可以感受到了從采購，生產(chǎn)，物流與銷售市場都是大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)場。大數(shù)據(jù)可以幫助我們實現(xiàn)客戶的分析和挖掘，它的應(yīng)用場景包括了實時核心，交易，服務(wù)，后臺服務(wù)等。通過的載體包括了手機，傳感器，穿戴設(shè)備，3D打印機和平板電腦等。傳感器數(shù)據(jù)屬于工業(yè)大數(shù)據(jù)類別之一，從這些機器數(shù)據(jù)中，我們可以保障生產(chǎn)，滿足法律法規(guī)的要求，提升環(huán)保，改善客戶服務(wù)。通過幫我們找到已經(jīng)發(fā)生的問題做好協(xié)助預測相類似問題未來重復發(fā)生的幾率與時間。
大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)：
1.用理性了解大數(shù)據(jù)
作為與工業(yè)4.0聯(lián)系最為緊密的兩化融合任務(wù)，中國制造2015其核心是生產(chǎn)過程、產(chǎn)品的智能化，以及互聯(lián)網(wǎng)與制造業(yè)的融。數(shù)據(jù)的靈活處理性成為第一個焦點。隨著傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(database)和數(shù)據(jù)倉庫(data warehouse)的運行越來越緩慢，并很難滿足企業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展需要，數(shù)據(jù)的靈活性就成為了推動大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的一個重要推動力。
2.從Hadoop走向數(shù)據(jù)湖
2015年的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域被看作是“數(shù)據(jù)湖(data lake)”與“數(shù)據(jù)藻澤”的狀態(tài)之爭。無論學術(shù)杰如何去詮釋，其核心是強調(diào)一種基于對象的數(shù)據(jù)存儲方式將收集來的數(shù)據(jù)以其最原生的格式(多結(jié)構(gòu)化的)存儲下來留作日后使用。“數(shù)據(jù)湖”具有很高的價值定位，它代表了一種可擴展的基礎(chǔ)架構(gòu)，非常經(jīng)濟且超級靈活。
3.自主大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)服務(wù)成為主流
隨著大數(shù)據(jù)工具和服務(wù)的發(fā)展，2015年，IT行業(yè)將逐漸緩解發(fā)展瓶頸的局面，許多商業(yè)用戶和數(shù)據(jù)科學家將會借助相關(guān)工具和服務(wù)訪問大量數(shù)據(jù)。自助服務(wù)大數(shù)據(jù)將成為IT行業(yè)的一種趨勢，它允許商業(yè)用戶可以通過自助服務(wù)接觸大數(shù)據(jù)。自助服務(wù)還可以幫助開發(fā)者、數(shù)據(jù)科學家和數(shù)據(jù)分析師直接進行數(shù)據(jù)探索和處理工作。當我們了解大數(shù)據(jù)的時候，業(yè)務(wù)的價值和IT的成本是我們主要衡量未來IT的標準，業(yè)務(wù)價值驅(qū)動大數(shù)據(jù)創(chuàng)新。Hadoop 不再成為我們討論的大數(shù)據(jù)主題。我們需要了解更多的是業(yè)務(wù)創(chuàng)新，數(shù)據(jù)變現(xiàn)和業(yè)務(wù)場景的探索。