7月10日，第三届“中国大数据应用大会”在成都世纪城国际会议中心召开。
本次会议由工业和信息化部、四川省人民政府主办。
政府和成都市人民政府作为指导单位，由中国大数据专家委员会、中国电子学会、中国电子信息产业集团有限公司共同主办，以“大数据赋能数字中国》，议题涵盖大数据与数字中国、大数据应用产业创新与发展、大数据与军民融合创新、大数据与政府治理、大数据与安全五个热点前沿话题。
其中，由数通主办的“工业互联网与工业大数据”分论坛于当日下午13点30分同步举行。
分论坛围绕当前智能制造热点话题，以大数据为切入点，探讨工业大数据如何提高生产效率、降低生产成本，进一步加速传统制造业转型升级。
住友电工、富士康、博世汽车、思科、联想等10余位来自全球制造业的杰出代表齐聚现场，分享推动智能制造的实践经验和应用成果。
进入21世纪以来，制造业在生产中越来越依赖数据信息。
特别是《中国制造》战略实施后，“数字化、网络化、智能制造”被明确为新工业革命的核心技术。
数据对于国内企业运营的重要性提升到了前所未有的程度。
制造体系从能源驱动转向数据驱动，工业大数据价值被激发。
会上，数智联CTO方予科博士做了《智能制造实施方法思考及案例分析》的主题演讲，进一步解读了大数据对于智能制造的意义。
他表示：制造业的整个价值链和整个制造产品的生命周期涉及到很多数据，比如产品数据、运营数据、价值链数据、外部数据等，而且种类很多。
制造业智能化的关键在于这些数据的自由流动和有效挖掘。
智能制造的发展不能仅仅依靠几套网络化的智能设备和几套自动化控制软件，还需要通过大数据的有效采集。
并通过深度挖掘，不断优化制造组织流程和服务模式，创造更多价值，推动制造商业模式创新。
事实上，从近年来的发展来看，工业大数据正在引发工业企业决策方式和流程的根本性变化。
这使得想要寻求创新的企业不得不调整传统的商业思维模式和组织结构。
如何应对大数据发展，转变经营思维，创新企业管理模式，充分有效利用大数据赋能，成为企业面临的挑战。
对于工业大数据实施的总体思路，方予可表示，根据工业场景和实际应用环境制定大数据策略，才是真正实现更好投入产出比的智能制造解决方案。
以智能制造中核心的“生产优化”方向为例，在一些应用场景中，首先需要对生产参数进行全面管理，并利用历史数据多次迭代训练一些“最优解”模型，以获得双赢劳动力和设备成本情况；在其他应用场景中，企业更关注生产设备的健康管理，然后建立生产设备的全流程数据采集和特征提取模型，进而构建相应的故障预测模型，这可能会实现降低故障率等效益。
降低故障发生率，实现预测性维护，降低维修和维护成本，提高企业生产效率。
一般来说，企业从自身具体生产场景出发，结合自身战略发展目标和现状，设计出切合实际的“最优方案”的工业大数据发展规划目标和实施路径。
工业大数据价值创造的序幕实际上才刚刚开始，未来可期。
以工业大数据驱动的制造业转型升级，是未来整个行业提高生产效率、提高产品质量、节约资源消耗、保障生产安全、实现智能制造的必由之路。
通过人工智能、移动互联网、云计算、物联网等技术的协同发展，工业大数据驱动的工业互联网将深度融入实体经济，成为工业革命的新引擎。
数字经济时代。