2017年2月18日，中国电子技术标准化研究院、全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组等4家机构联手在北京发布"工业大数据白皮书2017版"。这份专注于工业领域大数据应用，同时具有相当权威官方背景的白皮书的发布对于工业大数据在国内的标准化工作，及在工业企业的应用落地具有积极意义。

　　编者大致浏览了这份80多页的白皮书CONTROL ENGINEERING China版权所有，内容涉及到工业大数据概述、应用领域、国内应用现状及存在问题、参考架构及标准化体系、国内工业大数据工作重点建议及应用案例等等。白皮书内容比较系统化，对于工业大数据相关很多热点概念都有精准的定义和界定，是一本不错的读物，感兴趣的读者可以去相关链接下载。

　　白皮书比较详尽描述了工业大数据和智能制造、大数据技术、工业软件及工业云的关系。这些关联性极高的基础概念往往会令大家有所迷茫，是是而非的感觉。白皮书解释得很清晰。例如，其解释工业大数据是智能制造的关键技术，属于智能制造标准体系五大关键技术之一www.cechina.cn，其在智能化设计、智能化生产、网络化协同制造、智能化服务、个性化定制等场景都能发挥巨大作用。

　　智能制造标准结构体系

　　关于工业软件和工业大数据关系CONTROL ENGINEERING China版权所有，白皮书认为工业软件承载着工业大数据采集和处理任务，是工业数据的重要产生来源；工业软件支撑实现工业大数据的系统集成和信息贯通；同时，两者的结合CONTROL ENGINEERING China版权所有，加强了工业软件分析与计算能力，提升场景可视化程度www.cechina.cn，实现对用户行为和市场需求的预测和判断。

　　工业4.0参考架构

　　白皮书认可工业大数据是基于大数据技术的基础，可以借鉴大数据的分析流程及技术以实现工业大数据的处理。但两者之间存在一定区别，主要体现在实时性、关联性、可靠度、精度、算法要求、闭环性等领域。

　　工业大数据标准体系

　　白皮书也指出了眼下工业大数据在国内应用落地需要解决的关键问题，包括产品数据格式不统一、规范缺乏、互通融合困难；物联接入设备不能自主可控、高端设备读写困难；标准化不统一、应用不足、集成贯通困难；平台技术架构复杂、资源整合困难；信息化战略、业务战略不一致；网络安全、系统安全、数据安全等安全问题突出等等。

　　工业大数据数据参考架构

　　白皮书最后介绍了13个工业大数据应用案例，涉及到航空航天、海洋工程装备、轨道交通、电力装备等领域，对诸多行业用户具有一定参考价值。

　　工业大数据技术参考架构

　　近些年来，围绕智能制造话题，涌现了非常多的相关概念。这份白皮书初衷当然是为了工业大数据的标准化工作，但对广大读者而言，也起到很好相关这些概念固本清源的作用，建议大家有时间都去读读。