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工业物联网是工业资源的网络互连、数据互通和系统互操作性，实现制造资源的灵活配置、制造过程的按需执行、制造工艺的合理优化和制造环境的快速适应，达到资源的高效利用，构建服务驱动型的新工业生态体系。

• 智能感知；
• 泛在连通；
• 精准控制；
• 数字建模；
• 实时分析；
• 迭代优化 。

工业互联网平台是工业云平台的延伸发展，其本质是在传统云平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术，构建更精准实时高效的数据采集体系，建设包括存储、集成、访问分析和管理功能的使能平台，实现工业技术、经验知识模型化软件复用化，以工业APP的形式为制造企业各类创新应用，最终形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。

工业互联网平台架构

数字化产品生命周期管理网格

数字价值循环链

数字化是基础，网络化是支撑，智能化是目标。通过对人、物、环境、过程等对象进行数字化产生数据，通过网络化实现数据的价值流动，以数据为生产要素，通过智能化为各行业创造经济和社会价值。智能化是以数据的智能分析为基础，从而实现智能决策和智能操作，并通过闭环实现业务流程的持续智能优化。

------  数字化转型  ------

质量大数据的目的主要为产品设计、生产、运维全生命周期的质量分析管理提供数据来源，主要聚焦于与质量相关联的服务，旨在为企业提升产品的设计、制造和运行质量。工业互联网旨在将不同工业设备互联，并对数据进行统一网络化管理，工业互联网关注的范畴更大，与工业质量大数据有着密不可分的关系。工业互联网覆盖了供应链质量和公共质量服务和部分企业内的质量大数据。

工业互联网平台架构

质量大数据是工业大数据的一个重要应用方向。质量大数据作为衡量企业全生命周期运行质量的重要手段，对企业的日常经营有着重大作用。但站在企业整体的角度，质量只是一个业务维度，企业还有设备管理、生产管理、能源管理等等其它业务维度，同样也需要大数据支持。工业大数据正是使用大数据来帮助企业解决上述问题的统称。从范围来看，质量大数据是作为工业大数据的一部分而存在。对企业来说，一个底层数据源如设备的工况数据可能被用于支持多个业务应用领域，因此质量大数据和其他工业大数据常常存在多种交叉。从技术的角度来看，工业大数据平台、大数据分析、人工智能等技术在不同问题上有很多共性，通用的工业大数据技术往往可以引入解决质量大数据的问题。