工业互联网利用大数据实现智能制造，是因为大数据的研究已经成为一个日益受到关注的行为，而在制造系统和商业环境变得日益复杂的今天，工业互联网利用大数据去推动智能制造，解决问题和积累知识或许是更加高效和便捷的方式。

工业互联网利用大数据推动智能制造主要有以下三个方向：

一、工业互联网把问题变成数据，利用数据对问题的产生和解决进行建模，把经验变成可持续的价值。

二、工业互联网把数据变成知识，从可见解决问题延伸到不可见问题，不仅要明白how，还要去理解why。

三、工业互联网把知识再变成数据，这里的数据指的是生产中的指令、工艺参数和可执行的决策，从根本上去解决和避免问题。

在一个方向上最成功的应用案例应该是美国在20世纪90年代开展的2mm计划，利用统计科学对汽车的设计和生产过程中的质量问题进行建模和管理，随后推广到了飞机制造等其他先进制造领域，对美国制造精度的提升起了重要的推动作用。工业互联网

工业互联网的典型应用是制造系统中的数据预测性分析，包括虚拟量测、健康管理、衰退预测等。核心是通过先进的分析算法对数据中的隐性知识进行挖掘和建模，并在制造过程中预测和避免问题。工业互联网的典型应用是反向工程，即从问题的结果出发，利用知识反向推出问题发生的原因和过程；或是从产品最终的结果出发，反向推出产品的设计和制造过程，以及这样去设计和制造的原因。这不仅需要知识，还需要了解知识之间的相关性和逻辑关系。

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