大数据时代开始于2001年，在2003年的时候在FrancisX.Diebolt在《宏观经济测量和预测的大数据动态因子模型》 书中正式将大数据这个词语进行诠释和应用。在现如今的 ，随着互联网、移动互联网、IOT、智能设备的发展，举目四望会发现整个 每秒都在生产海量的数据，所有的 空间、所有的行为路径都在被数据给描述，都在生产数据又依赖于数据。在非量子的认知体系内，我们的确处于 个无边无际的大数据时代，这是 个数据为王、数据即能源的时代。
说 说工业4.0
工业4.0这个概念是德国 提出的，德国对于工业4.0的解释是这样的：所谓的工业四代(Industry4.0)是指利用物联信息系统(Cyber—PhysicalSystem简称CPS)将生产中的供应，制造，销售信息数据化、智慧化， 后达到快速，有效，个人化的产品供应。中国正处在两化融合升 的过程，因为中国政府迅速与德国政府就工业4.0达成合作。在中德关于工业4.0的《中德合作行动纲要》中，有关工业4.0合作的内容共有4条， 条就明确提出工业生产的数字化就是工业4.0。工业4.0就是工业数字化，而更人们兴奋的是在工业数字化背后的工业大数据。工业数字化或者说工业智能化的潜力是显而易见且令人震撼的。那么，将德国对于工业4.0定义中的供应、制造、销售三个环节与大数据结合就是工业4.0的供应大数据、制造大数据、销售大数据，接下来我们就是要围绕这三个大数据来聊聊大数据时代与工业4.0。
供应大数据
说到供应(链)大数据，相信很多人都能想到 点如何去做供应链大数据，只有能够准确的预测到原材料采购价格的变化趋势，才能够通过 优的采购策略来大大的降低生产成本。在当前的 经济的时代，影响工业生产某样原材料采购价格的因素有如下几种： 的生产规模、 的生产率、期货市场、国际环境、物流运输环境、汇率、地缘政治环境、主要生产地的政治环境等等，而这些因素 大部分都不是直接可以拿到的数据，需要根据每个因素的关联数据进行分析才能得出。那么，在 的环境下，要进行这些数据的收集、分析、预测只能使用大数据系统来进行。从技术的角度来看这个供应链大数据系统，需要由互联网爬虫系统、流数据处理系统、数据可视化系统四个主要的核心系统来构成。互联网爬虫系统现在有非常多开源项目可以采用。
制造大数据
所谓制造大数据，其实就是智能化制造设备的大数据，不过如果从数据量来说这些智能设备的控制和运行数据并不是多么大的数据，但是这些数据相关的复杂度、处理的实时性 对非常巨大的。其实这也是大数据另外 个面，就是不光海量的数据叫做大数据，数据相互关联复杂多特别巨大的也叫做大数据。在制造大数据的体系下，所有的生产设备都是智能化的设备，其每次的任务执行都核心控制系统调度控制的结果，那么利用制造大数据可以做如下事情：设备精确控制、设备运行优化、设备故障预测、制造系统改进升 等。从技术的角度来看制造大数据系统，需要有IOT、深度机器学习系统、智能控制算法系统等来组成，IOT其实就是目前工业要进行的智能制造设备物联网。
销售大数据
关于销售大数据有两层意思 个是基于大数据的精准营销，另 个是基于大数据的精准需求分析。由于工业采购往往是大宗、低频的商业，在这个销售过程中就可以基于大数据做 些供应链金融、电子期货等等。通过销售大数据的分析可以更好的了解市场需要和预期，进而指导产品设计和生产。从技术的角度来看销售大数据系统，和供应大数据系统比较类似，同样需要需要由互联网爬虫系统、流数据处理系统、数据可视化系统四个主要的核心系统来构成，不过对于工业的销售大数据系统来说流数据处理可以根据需求替换成数据仓库分析处理系统。
结语：
大数据时代和工业4.0时代同时达到 个爆发期，这可以看作两化融合的 高阶状态。我们可以相信和憧憬，在这个数据与工业4.0充分融合的时代会给人类带来有史以来 大 次的生产力提高和解放。大数据和工业4.0融合的时代，这是个 好的时代。