工業物聯網、設備資產智能管理、工業大數據分析是推動智能制造向前發展的三大引擎，結合現代制造業企業的下一代企業架構，幫助制造型企業實現智能制造管理的落地。設備智能管理是智能制造數據的核心來源，通過工業物聯網的平臺連接了所有人、物與事，然后利用大數據工具來分析已知事件，預測問題，挖掘新知識，協助管理決策等。

工業物聯網

制造業的大數據分析已經成為工業物聯網的一部分，為企業傳統供應應用程序的升級和改造提供依據。工業物聯網實現了產品的可溯源，降低了質量成本，而且在流程數字化方面推動了制造業智能化。

構成新的工業物聯網應用工作區的將是全新的下一代系統。這些應用程序將填補傳統架構的空白，吸收任何地方的數據并將其傳輸到任何其他地方，從而幫助進行新的分析以及為新的混合應用程序所用。這些應用程序還可以簡化分析，供車間人員所用，以及/或將這些解決方案與必要的服務和數據科學家專業知識結合起來。

抽樣調查、確保質量是我們在小數據時代的管理。而如今，在快節奏的生產環境中，要人工去檢測每一個產品的質量，顯然是不切實際的。在工業物聯網平臺，通過所有產品的智能連接，越來越多的產品和設備有了“情境自我意識”，使數據捕獲、分析和檢測變得異常容易。企業通過互聯網平臺還可以迅速改進設計并改善工程質量。

我們許多生產流程的手冊和模型都有知識差距，這也是建立產品或企業級別的知識庫之所以那么艱難的的原因所在。而物聯網有可能填補這些差距。流程數字化將帶給我們的未來是：從設計到用戶體驗，一切都是有結構的和數據可尋的。這樣，制造商不僅可以理解實體產品是怎樣設計和制造的，還可以了解用戶體驗如何以及如何與產品互動。

設備資產智能管理

資產智能管理（AIM）、傳統資產管理（EAM）以及資產性能管理（APM）能夠實時產生大量數據。資產智能管理無間斷地處理制造各個領域生成的數據，包括歷史記錄數據以及實時質量流程中獲得的時域信息。

資產智能管理的數據組成部分非常之多，例如，通過震動感應器采集旋轉機械的數據，地理位置信息記錄了移動資產和資產移動的數據，通過位置數據和氣候數據了解電力傳輸和分配部分或管道的線性資產的實時狀態，基礎地質數據協助確定采礦業操作條件等。

當把所有這些資產設備的數據源結合起來，再利用演繹和預測分析等方法對這些數字進行分析時，你絕對有機會將智能制造管理提升一個層次。僅僅通過監測一定數量的設備的實際運行時間來安排預防性維護并不足以成為大數據手段。當你使用震動分析、熱紅外成像、流程條件數據、實時位置信息以及在互聯網上搜索有關類似設備的失效模式時，才真正涉及到了大數據。 

工業大數據分析

隨著數字處理能力的不斷提升以及工業物聯網平臺日益成熟，我們將很快解鎖海量并仍不斷增長的數據。這些數據與我們的制造流程以及為我們提供聚集這些數據并部署強有力的分析程序對其進行分析的空間的云服務有關。

無論是為促銷產品還是作為戰略目標的方式，大數據已然成為很多公司和機構過度使用的術語。通過不同技術，我們將數據空間完全釋放出來，從而可以利用大數據分析技術將任何地方的數據加以融合，新的分析工具應用這一新的數據模型，從而發現之前從未有可能的洞見。這些分析工具包括：圖像、視頻、地理空間、時間序列、預測模型、機器學習、優化、模擬和統計過程控制等。