关于"工业大数据"这一概念，维基百科给出的定义是："规模庞大且结构复杂，无法通过现有的信息技术及工具进行有效处理的数据集合"。然而，这样含糊不清的表述，使得对于这一概念的理解众说纷纭，各抒己见。

  在曙光信息产业股份有限公司总裁历军先生眼中，大数据或许就如同一本企业的陈年旧账，充满了无尽的可能性。历军先生分享了一则让他深受启发的案例。

  一家位于美国的高端摩托车制造商，由于其产品定位为奢侈品，因此销量相对有限。然而，在深入挖掘并分析了企业积累多年的销售数据以及数十年的客户信息后，他们意外地发现了一个重要规律："高端摩托车的消费者，其购买欲望往往只能维持24小时左右。"

  基于这一发现，该企业对自身的生产模式进行了全面革新。他们致力于在短短24小时内将消费者的购买意愿转化为实际行动，从而尽可能减少潜在客户的流失。

  首先，企业提供在线定制服务，消费者只需轻点鼠标便可选择心仪的摩托车款式、颜色、发动机型号等个性化配置。随后，在完成支付后的六小时内，通过高度灵活的制造工厂完成摩托车的生产，紧接着再由智能化的物流系统在12小时内完成配送，最终确保在24小时内将车辆送至消费者家中，无论身处何地。

  历军先生感慨道："这无疑预示着未来在全新的工业4.0时代，高端制造业和先进制造业的发展方向。"随着工业大数据的价值逐渐凸显，越来越多的企业开始意识到其中蕴含的巨大商业机遇。据悉，曙光正积极探索向客户赠送EB级存储空间的可能性，但前提条件是必须能够充分利用上述数据资源。

  作为国内少数具备大规模互联网数据储备的企业之一，百度始终致力于借助大数据分析服务，与工业及能源行业的企业展开深度合作。

  百度研究院大数据实验室科学家沈志勇以风机为例，阐述了大数据在工业领域应用的广阔前景。通常情况下，风机都被安置在远离城市中心的偏远地区，一旦出现故障，维修人员需要耗费一整天的时间才能赶到现场。而在设备损坏后再进行修复，部分物理参数可能已经无法恢复如初，因此在这类情况下，实现故障预警显得尤为关键。

  那么，能否让维修人员提前预测到故障的发生，以便在一天前就能及时赶赴现场呢？沈志勇教授指出，实际上我们可以根据以往的历史数据建立相应的模型，进而预测风机发生故障的具体时间。如果某一故障在历史记录中出现的频率越高，那么模型预测的准确性也就越高。

   这仅仅是大数据在工业领域应用的冰山一角，类似的设备异常检测案例同样可以通过大数据的精准捕捉，实现更为高效、积极的故障预警效果。他进一步表示，只要运用得当，未来诸如"今年年初上海外滩发生的踩踏事件"等悲剧在技术层面完全有可能实现预警并加以避免。