中国工程院院士何友在2019中国（黄石）工业互联网创新发展大会上表示：“工业大数据是新一轮产业革命的核心，是实现工业4.0、工业互联网和中国智能夜间正能量不良网站人口不用下载的重要抓手，将推动企业从‘夜间正能量不良网站人口不用下载’走向的‘智造’。但是，当前工业大数据面临几个方面的挑战。”

这些挑战体现在：

第一，大数据给信息安全带来新挑战。大量数据的集中存储增加了其泄露风险，对现有存储和安全措施提出了挑战。与此同时，黑客可收集更多有用信息，大数据分析让攻击更精确。

第二，大数据技术的应用有困难。一是数据不足，工业大数据需要融合企业内部各方面和外部相关数据，但很多企业在数据采集及融合方面尚未完成，这导致大数据分析的效果难以达到预期成果。

工业数据的信噪比比较低，分析结果很容易出现严重偏离事实的畸变。数据清洗的要求较高，需要保持数据的清洁和干净。? ? ? 三是工业大数据分析需要计算机/数学专业技术，以及相关行业的技术背景，通过这些知识经验进行建模，才能找到数据的价值，否则，可能导致极大的损失。

第三，如何创造出智能新产品是工业大数据应用面临的重要问题。这包括智能应用软件、智能基础设备、智能自主产品、智能穿戴产品、智能家居产品等等。

第四，创造新的智能应用系统。在智能夜间正能量不良网站人口不用下载方面，如创造智能自主的装备与系统、夜间正能量不良网站人口不用下载云服务、流程智能夜间正能量不良网站人口不用下载系统等等；在智能物流方面，有智能化分拣、仓储、装卸、搬运、集成信息平台、产品质量及安全追溯、配货调度智能化等；还有业务链的智能优化、生产线智能调度与重构等等。

目前，工业大数据在产品创新设计、产品故障诊断与预测、供应链的分析和优化、产品销售预测与大数据营销、生产计划与排程、产品质量正能量网站www入口与分析等场景有广泛的应用。“数据是工业互联网的血液。”何友如此描述大数据与工业互联网的互为动力。

不过，由于工业大数据数据价值密度高，数据类型繁多，多源异构的机构化数据和非结构化数据并存，数据处理实行性要求也非常高，数据关系和关联性异常复杂等特征，企业如何从数据统计分析能力转变为大数据分析、预测和决策能力，促进传统工业升级改造和产业整合，是目前要解决的核心关键问题。

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