在科技飞速发展的当下，云计算、物联网、大数据等技术不断完善与创新，推动着制造业朝着更高阶段迈进，“云制造” 向 “智慧云制造” 拓展，国内外制造业也正朝着以数字化、互联化、智能化综合集成为特征的 “智慧制造” 方向发展，在此过程中，工业云计算与大数据应用既蕴含着巨大机遇，也面临诸多挑战，同时需要基于新技术进行架构变革来更好地适配产业发展需求。

一、制造业发展背景与技术特征

（一）制造业发展趋势

近几年，随着云计算、物联网等技术的逐步成熟，尤其是大数据与信息化制造技术取得新进展，制造业迎来了新的变革阶段。国内外制造业正向 “智慧制造” 方向发展，这是制造业信息化的高级阶段，其以数字化、互联化、智能化综合集成作为主要特征，反映出制造业在当今时代对技术融合与创新应用的深度追求。

（二）相关技术现状与特征

目前我国智能终端超过 25 亿，上网用户达 6 亿，4G 年度投资 1600 亿元，在此背景下，云计算与大数据呈现出规模巨态、表征动态、价值稀态、结构多态的特征，面临着大机遇、大挑战、大战略、大产业、大使命。在全球迈入工业 4.0 时代后，制造业的主要特征转向智能和互联，企业运营越发依赖信息技术，制造业整个价值链以及产品的整个生命周期都涉及海量数据，数据量暴涨既是众多行业面临的严峻挑战，也是不可多得的宝贵机遇。

（三）信息化在工业 4.0 中的作用

在信息化系统与工业化控制相融合的过程中，信息化的作用至关重要，它体现在制定管理机制和运营策略方面，对工业 4.0 的发展方向起着关键引导作用。而人工智能、云计算、大数据等信息技术能够为传统工业发展以及商业模式转变创造更多的可能性与机遇，成为推动制造业升级的重要力量。

二、基于新技术的架构变革需求

华中科技大学计算机科学与技术学院院长金海指出，根据上世纪末的预测，全球制造业发展趋势呈现出市场全球化、产品个性化和多样化、对环境影响最小化、制造过程敏捷化、生产企业专业化等特点。面对这些发展特点以及当下制造业对数据处理等方面的新要求，传统云计算与大数据架构已难以满足需求，需要基于新技术进行架构变革，构建出高效、绿色、灵动、智能的融合架构，以此来适配制造业在新时代的发展需求，助力制造业更好地利用云计算与大数据实现转型升级。

金海还提到，以制造业为代表的行业应用数据具有结构与表达规范、增长速度快、数据处理时效高、价值密度高、安全性要求高的特征，但我国在云计算与大数据的应用方面与理想状态仍存在较大差距，许多相关技术问题尚未得到妥善解决，这也凸显出加快架构变革以及技术攻关的紧迫性。

三、云计算与大数据深度融合的价值体现

天津大学计算机学院副院长冯志勇认为，云计算与大数据和各个行业的深度融合，将会产生前所未有的社会和商业价值，具体体现在以下几个方面：

（一）设备 — 设备融合

能够使设备互连进入泛时代，打破设备之间的信息孤岛，让不同设备之间实现互联互通，实现信息的高效共享与协同工作，进一步提升整个工业生产系统的自动化和智能化水平，优化生产流程与资源配置。

（二）设备 — 产品融合

有助于形成以产品为中心的价值链，将产品从生产制造环节延伸到全生命周期的价值创造过程中，通过设备与产品的深度融合，更好地追踪产品状态、收集使用反馈等信息，为产品的迭代升级、服务优化等提供依据，提升产品的综合竞争力和附加值。

（三）人 — 设备融合

可以形成在线监测、分析与控制的模式，让人能够实时掌握设备的运行状态，通过数据分析及时发现潜在问题并进行精准控制，提高设备的运行效率和稳定性，减少故障停机时间，保障生产的连续性和质量稳定性。

（四）人 — 产品融合

使得关注点从原来单纯的制造环节转变为对用户需求的理解和转换，促使企业更加以用户为导向进行产品研发、生产和服务，精准满足用户的个性化需求，提升用户体验，进而增强企业在市场中的竞争力。

四、工业云计算与大数据应用对制造业企业的影响

工业云计算与大数据应用将引领工业企业进入创新和变革的新时代。如果制造业企业能够在工业环境中建立起云计算与大数据平台，提升对不同设备收集的海量信息进行梳理的能力，增强企业信息系统的计算能力和数据消化能力，那么企业将可以在低成本运营的基础上，有效实现按需生产，达成绿色生产的目标，同时显著提高企业的经营效率，从多方面助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现高质量、可持续发展。

综上所述，随着科技的持续进步，制造业与云计算、大数据等信息技术的融合发展是大势所趋，尽管面临诸多挑战，但通过积极推进架构变革以及深度挖掘融合价值，有望为制造业带来全新的发展格局，推动制造业迈向更高质量的智慧制造阶段。