我国在大数据工业应用方面仍然处于弱势地位，推广面很窄，这与传统企业势力庞大不无关系，但是，经济的发展又要求生产率的提高，因此大数据工业化应用在我国的推广势在必行。为什么这么说？

1、员工工作量减少

高效性是工业大数据应用的一大特征。在工业大数据设备自动化应用过程中，可以将机械设备远程监控引入生产中，这样就可以节省人力资源成本，加强设备的智能化，远程监督，一个人就可以代替好多人盯着机器运转，从而解放闲置劳动力。一旦任何一台设备出现问题，可以及时地维修或纠正错误，将以前全靠人力维修的模式颠覆。机械控制和人为控制相比较，另外一个优点就是事故率减少，正因为统一控制，程序审定比较严格，整体配性能更好，因此比人工操作出现事故的概率小很多，如今，有些智能机械自动化设备植入智能芯片，可以最大限度模拟人脑来处理突发事故，开创了工业大数据技术先河。这些都大大地保证了产品质量，减轻工作负担，解放劳动力。

2、工业大数据生产拥有更高的效率

工业的发展有目共睹，趋势就是逐渐迈向自动化、智能化。传统机械自动化应用的生产受到许多因素的制约，比如环境，厂房，人工，天气等一系列外界或人为的因素。多种因素共同作用下就会制约生产效率的提高，进而阻碍经济效益的提高。而智能型机械自动化应用相对而言就保持了更稳定的生产性能。在一定程度上讲生产程序规范化，统一化，其稳定性是产品生产的保证。只要提前设置好生产程序，那么机器就会在后续的运行过程中沿着这一规定执行，从而自动排出外界环境的影响。另外，事故率也是影响生产的一大要素。工业大数据应用因为科技含量高，拥有较低的事故率，从而在侧面节省了机器运行的维修成本，进而提高经济效益。

3、引进国外先进管理水平

工业大数据应用之所以称为智能，是因为其依赖于科学技术，拥有更高的科技含量。这种生产方式有利于人们从整体上对生产进行统一调控，将各个环节统一连接起来，使生产线一目了然的呈现在人们面前，从而加大对生产过程的掌握和保护。在资源利用率方面，工业大数据应用拥有较强的资源利用率，利用发达的科学技术将原材料进行有机整合加工，在生产线上避免了原材料的浪费，因此其生产活动就更加高效。从管理方面的角度来说，可以通过判断机械设备运行参数，了解设备的运行能力，可以对数据进行合理的评估，从而提高管理的效率。在工业大数据自动化系统后，有效提高了机械生产的质量，而且提高了机械管理的水平。

工业生产涉及环节较多，每一个环节都需要采用不同种类和数量的软件系统和硬件设备，这些软硬件资源在运行过程中产生了海量的数据，利用K均值、BP神经网络等构件大数据挖掘与分析系统，能够有效提升工业大数据分析和挖掘能力，从海量数据资源中发现潜在的有价值信息，提高工业生产决策的准确度，进一步改进工业生产效率。