工业大数据应用可分成几层？

 当今，随着我国综合国力的增强和科技水平的快速提升，我国的工业大数据技术也得到了很大的发展。然而，当前我国工业大数据能分为哪几个层次呢?答案是三层。

第一个层次是单元级，即针对工业设备，不仅限于设备的远程运维，还包括对设备故障的提前预警、故障分析，以及设备的优化运行、资产管理等等。首先我们需要将设备的运行状态进行精确的数字化测量，这种测量手段其实是将工业大数据的连续空间离散化。这个连续空间很复杂，而能测量的物理量、精度、传感器数量都是有限的，所以全空间采样无法实现。但随着数字化水平提高、信息化进程推进、智能化应用迭代，未来的测量过程也会升级。

第二个层次是工厂层次。这个层次不是关注单体设备，而关注整个工厂的运营效率、产品质量和安全、环保问题。工业讲求的是包括人、物料、工艺、设备、环境在内的因素，在复杂的动态系统中能够协同作用。假设把全中国都看作一个大工厂，怎么在产业链条上提升自己的效率?我们今天做工业大数据，做“智能+”，就是这个用途。首先要回答数据在哪里，其实数据在任何一个地方。以前工业上管数据管的相对粗糙，传统在信息化领域做的相对较好的是管理信息化，而现在很多工业数据只是用来做监控以及做故障发生时做数据的回放。这些数据拿来怎么做两化融合(信息化和自动化的数据融合)没有做。

第三层次是怎么拿到其他人的数据?比如说挖掘机要自动化施工，需要了解GIS数据、环境数据，但这些都不是传统制造业企业拥有的数据。这说明今天工业大数据的内涵，比传统的数据内涵要大得多。自动化以及跨界整体的数据，构成工业大数据的体系。