实现工业4.0或中国制造2025的前提之一是构建智能工厂，其核心要素包括了信息物理系统（CPS），物联网（IOT），智能认知，社交媒体，云计算与移动，以及M2M。 智能工厂构成了工业4.0的一个关键特征。智能工厂将从现在通过中央控制中的模式转向通过自行优化和控制其制造流程来实现。
柔性生产的三个方面
1. 人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作。
2. 生产出来的智能产品能够理解自己被制造的细节以及将如何用。
3. 机器和产品之间的数据传输将通过使用微处理器、存储装置、传感器和发送器来实现。
大数据在智能工业的特征
1.数据的处理方法比数据本身值钱
数据基本就是两类，一类是人类轨迹产生的数据，另一类机器自动产生的数据。这两类数据构成了我们今天的大数据多结构化数据源。大数据不仅要关注实际数据量的多少，而最重要的是关注在大数据的处理方法，让数据产生巨大的创新价值。
2.大数据是多结构化数据：包含人类和机器数据
无论是自由文本还是关系数据库等，大数据可以由人类产生的数据足迹与机器自动生产的数据两大板块形成。大数据的工具和技术能够为不同的结构化数据服务。在信息化与工业化融合的过程与商业活动中，我们需要加强机器数据的采集，分析，并且把此项工作作为智能制造的核心工作之一。
3.工业大数据的机器数据让我们的业务变得透明
在现代工业供应链中，随着大数据应用的普及，我们可以感受到从采购、生产到物流与销售市场都是大数据的战场。大数据可以帮助我们实现客户的分析和挖掘它的应用场景，从而保障生产，满足法律法规的要求，提升环保，改善客户服务。
总结
大数据技术自身在快速的发展，从1.0到大数据3.0的数据湖时代，我们要理性的看待大数据，在关注数据量的同时，应该更加重视数据分析的能力和方法。在很好满足业务的不同需求下，大数据一定是一种混搭技术，利用现有的IT投资来达到整个回报的最大化。特别在中国智能制造2025的变革中，数据湖不会是数据仓库和BI平台的终结者，但数据湖一定是未来企业数据技术（DT）的核心纽带，成为引导中国制造2025变革的数字宠儿。
