在设备运行的过程中，自然磨损本身会使产品的品质发生一定的变化。通过信息技术、物联网技术的发展，通过传感器技术，实时感知数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，使得生产过程中的这些因素能够被精确控制，从而真正实现生产的智能化。一定程度上，工厂/车间的传感器所产生的大数据直接决定了“工业4.0”所要求的智能化设备的智能水平。
从生产能耗角度来看，设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情况，由此能够在生产过程中不断实时优化能源的消耗。同时，对所有流程的大数据进行分析，也将会整体上大幅降低生产能耗。
三大挑战
工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高，工业大数据有三大挑战。
1 构建工业大数据生态的关键
任何熟悉IT领域的行业人士都清楚，企业最直接的业务模式是项目，但特别希望可以把项目通用化，形成产品或平台，但实际情况是，除了微软等国际型IT企业有能力形成较为通用的产品或平台，大部分IT企业很难达到预想目标。
工业大数据生态要求企业有能力平台化，不管企业是生态的主导者还是参与者，工业大数据将来肯定是一种生态存在业态，只不过各家企业在其中的角色是不同的。
德国工业4.0体系中明确指出了三大集成，工业4.0研究院利用产业经济学和双边市场经济学的理论把三大集成进一步深化为其发展路径。一般情况下，企业需要先完成企业边界内的纵向集成，然后才有机会在单一价值链上延展，实现端到端集成，形成一定的产业链控制力的企业才会更进一步跨界(跨越多条价值链)，达到横向集成的结果。
具有理想的工业大数据企业也许也要经历这样的过程，他们需要通过单个项目帮助企业完成内部的纵向集成，然后把解决方案产品化和平台化，进一步延展自己的核心竞争力。
2 价值观驱动了工业大数据流派
库恩在《科学革命的结构》一书中指出，科学范式实际上是代表世界观和价值观的。工业大数据作为正在形成的一种科学革命范式，也在逐步形成各种流派，他们代表了各自派别的价值观。
工业4.0研究院初步研究认为，广泛意义上来认识工业大数据(例如工业互联网、智能服务等概念)，美国通用电气牵头的工业互联网联盟可以用“工业互联网”来代表其价值观，由德国西门子等企业组成的工业4.0平台(PlattformIndustrie4.0)更愿意用“智能服务”和“智能数据”来阐释他们对未来工业大数据的认识，当然，中国简单直接用“工业大数据”来代表未来工业的一种新范式。
3 全面认识“工业大数据”概念
工业大数据这个概念目前很受关注，特别是对于资本市场来讲，其想象空间比较大，但由于相关技术范式还不明确，因此大部分看法都是基于一些不完全的技术理解所做出的判断。
从字面上理解，工业大数据很容易被认为是大数据在工业领域的应用，也容易把工业领域的一些信息系统使用的传统数据库上升到工业大数据的数据不够大的场景，当然，还有一些商业企业更会把收集的一些毫无价值的实时数据存储起来称为工业大数据。
大数据未来中国五大商业趋势
高风管理咨询有限公司发布的《2016年中国商业趋势调查报告》提出了未来中国商业社会发展的五大趋势：包括数字化变革、行业整合、走出去、用户体验互动和共享平台经济。
1 数字化变革
数字化趋势同时影响B2B和B2C行业，更重要的是思维的转变。在过去水涨船高的粗放型经济下，很多传统的中国制造业企业甚至很多扎根中国多年的外资工业企业，其领导人的思维模式都更多是B2B的工业化思维，离C端较远。他们更多关注的是如何为B(Business)即直接用户提供产品与服务，较少思考如何为其在C(Consumer)端即最终消费者创造更多新的附加值。
相反一些互联网企业，因其长期身处零距离到客户的前沿，在思维方式和商业模式的理解上更贴近工业4.0的本质。而中国企业也可以借助上一波B2C互联网大潮所释放的红利，基于对中国巨大消费市场的精准把握和分析，力争实现工业4.0的B2B产业升级。