工业互联网无疑是一种融合了复杂的物理机械装置、众多网络传感器及其支持软件的尖端科技成果。为了推动工业互联网领域的发展进程，美国通用电气（GE）近期宣布，其将携手亚马逊网络服务（AWS）共同打造名为"Predictivity"的全新平台。该平台的设计初衷是为了适应大数据时代的蓬勃发展趋势，满足工业企业对于智能化机器、传感器及先进分析功能的综合性需求。作为一款围绕大数据及Hadoop技术构建的软件平台，"Predictivity"旨在为广大工业企业提供一套完整的架构体系，以实现对大规模数据的高效管理。

    而，在工业互联网真正得以广泛应用于制造业之前，仍需面对诸多严峻挑战。首先，将传统工厂转型为智慧型工厂需要投入巨额资金，同时还需引入全新的工作模式；其次，建立统一的大数据标准和生态系统以保证各工业企业间的顺畅运作尚处于起步阶段，尚未取得显著成效。值得注意的是，各类机械设备中所搭载的大量传感器将源源不断地生成海量数据，使我们迅速步入波字节（brontobytes，即一千亿亿亿字节）时代。因此，亟待开发出具备强大数据处理能力的分析工具。此外，保障所有数据的安全性亦将成为决定工厂能否持续稳定运营的关键因素。归根结底，工业互联网仅是将大数据技术运用于制造业的一个具体案例。

    通过在生产过程中运用数据，并将传感器紧密贴合至机器之上，我们便能深入剖析整个生产流程，洞悉每一环节的实际运行情况。一旦某一流程偏离了既定标准工艺，便会触发警报信号。借助大数据技术，我们还能对工业产品的生产过程进行虚拟建模，从而优化生产流程。当所有此类信息均能在一个集中式的仪表板上清晰呈现时，这种高度透明性将有助于制造商进一步完善其生产流程。

    除此之外，许多组织的数据分散存储于企业内部的各个孤立区域之中，尤其是在大型跨国公司内部，想要在全公司范围内提取这些数据往往颇为艰难。而大数据技术恰恰能够协助组织将所有数据集中存放于同一平台（如云端）之上，使得全体员工均能依据自身职责权限轻松获取所需信息。通过创建一个全面的产品生命周期管理（PLM）平台，将来自多个系统的多组数据集整合起来，将极大程度地提高组织的整体效率与协作水平。

    由于大数据技术能够实时追踪库存状况与销售价格走势，制造企业便能在价格下滑之际适时购入，从而节省大量成本。若进一步利用产品内置传感器所采集的数据，了解产品出现何种故障现象，何处需要备件供应，那么他们还能准确预测何时何地需要补充零部件。这将极大地缓解库存压力，优化供应链管理。

    在设备生产过程中，利用传感器对所有流程进行集中监测，还能及时发现能耗异常或高峰时段，进而在生产过程中优化能源消耗。对所有流程进行深度分析将有助于大幅降低能耗水平。