工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。
工业大数据除具有一般大数据的特征（数据量大、多样、快速和价值密度低）外，还具有以下特征：
时序性：数据通常具有时间序列特性，反映了设备和生产过程在不同时间点的状态。
强关联性：数据之间存在复杂的关联关系，例如设备状态与生产效率、产品质量之间的关联。
准确性：在工业环境中，数据的准确性和可靠性至关重要，尤其是当这些数据用于关键决策和自动化过程时。
闭环性：数据的采集、分析和应用形成闭环，通过反馈机制不断优化生产过程。
工业大数据技术是使工业大数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现的一系列技术与方法，包括数据规划、采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和智能控制等。工业大数据应用则是对特定的工业大数据集，集成应用工业大数据系列技术与方法，获得有价值信息的过程。
工业大数据的典型应用包括：
产品创新：通过分析客户动态数据，帮助客户参与到产品的需求分析和设计等创新活动中。
产品故障诊断与预测：利用传感器和互联网技术，实现产品故障的实时诊断和预测，提高售后服务质量和产品改进效率。
工业生产线物联网分析：通过安装在生产线上的传感器，收集温度、压力、振动等数据，实现设备诊断和生产过程优化。
工业企业供应链优化：通过数据分析，优化供应链管理，提高物流效率和降低成本。
产品精准营销：利用大数据分析客户行为和偏好，实现精准营销，提高市场竞争力。
