工业大数据如何更好落地所谓的工业大数据是智能化制造模式的一个组成部分，而智能化制造是以客户为核心，从产品的设计到最终的交付全流程的智能化运营。简单的说，这个过程涉及到产品的设计、生产、物流、销售和服务，与这个流程匹配的是一系列信息化系统的协同工作，可以简单概括为物理信息系统（CPS）、管理信息系统（MIS）和互联网平台（协同层）。
具体到工业企业，要想完成工业大数据的落地，应该做好以下三件事：
第一：梳理企业生产流程。工业大数据落地应用的第一件事就是建立智能化生产的概念，能够完成整个企业生产流程的数字化和协同化，清晰每个角色在智能化生产模式下的职责。智能制造的进程可以循序渐进，可以根据企业的实际情况进行分阶段实施。简单的说，可以一边生产，一边升级。
第二：从搭建物联网开始。工业大数据的数据来源有三个渠道，其一是自身的传统信息系统（记录企业的生产经营数据），其二是物联网系统，其三是Web系统（以行业数据为主）。通常情况下，大部分企业已经具备了较为完善的传统信息系统（ERP等），而Web系统的数据价值往往在于行业整体情况，因此重点就在于企业自身的物联网系统建设。物联网建设涉及到产品的设计和生产两个重要环节。
第三：人才结构升级。对于生产企业来说，工业大数据能否落地一个重要的因素就是企业员工的知识结构。所以在工业大数据落地应用阶段，人才结构的升级必须同步进行。人才结构升级一方面需要进行已有员工的培养，另一方面也要招聘一批新的技术型人才。
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