2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确大数据行业的发展方向。2016年，工业与信息化部印发《大数据产业发展规划（2016—2020年）》，全面部署“十三五”时期大数据产业发展工作，强化大数据产业创新发展能力，推动促进数据开放与共享、加强技术产品研发、深化应用创新、完善发展环境和提升安全保障能力。

工业大数据是未来制造业在全球市场竞争中发挥优势的重要支柱，而智能制造环境下，只有利用工业大数据技术，才能真正实现对智能工厂的有效驱动。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，使得工业企业所拥有的数据日益丰富。工业大数据是在工业领域信息化应用中所产生的数据，呈现出大体量、多源性、连续采样、价值密度低、动态性强等特点。智能工厂中，工业大数据驱动作用主要有以下几点。

（1）提升车间管理水平。

智能工厂安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声等，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，一旦某个流程偏离了标准工艺，就会发出报警信号，快速地发现错误或者瓶颈所在，从而实现问题的快速发现和定位。

（2）优化生产流程。(www.daowen.com)

将生产制造各个环节的数据整合集聚，并对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程。当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，对各环节制造数据的集成分析有助于制造商改进其生产流程。例如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析，此举将会大大降低能耗。

（3）推动现代化生产体系的建立。

通过对制造生产全过程的自动化控制和智能化控制，促进信息共享、系统整合和业务协同，实现制造过程的科学决策，最大程度实现生产流程的自动化、个性化、柔性化和自我优化，实现提高精准制造、高端制造、敏捷制造的能力，实现智能生产。