工业大数据是推进工业数字化转型的重要技术手段，需要“业务、技术、数据”的融合。这就要求从业务的角度去审视当前的改进方向，从IT、OT、管理技术的角度去思考新的运作模式、新的数据平台、应用和分析需求，从数据的角度审视如何通过信息的融合、流动、深度加工等手段，全面、及时、有效地构建反映物理世界的逻辑视图，支撑决策与业务。因此，工业大数据的发展将呈现以下发展趋势。

1．数据大整合、数据规范统一

工业企业逐步加强工业大数据采集、交换与集成，打破数据孤岛，实现数据跨层次、跨环节、跨系统的大整合，在宏观上从多个维度建立切实可行的工业大数据标准体系，实现数据规范的统一；另外，在实际应用中逐步实现工业软件、物联设备的自主可控，实现高端设备的读写自由。

2．机器学习，数据到模型的自动建立

在实现大数据采集、集成的基础上，推进工业全链条的数字化建模和深化工业大数据分析，将各领域各环节的经验、工艺参数和模型数字化，形成全生产流程、全生命周期的数字镜像，并构造从经验到模型的机器学习系统，以实现从数据到模型的自动建模。

3．构建不同领域的专业数据分析算法

在大数据技术领域通用算法的基础上，不断构建工业领域专业的算法，深度挖掘工业系统的物理化学原理、工艺、制造等知识，满足企业对工业数据分析结果高置信度的要求。

4．数据结果通过3D工业场景可视化

进行数据和3D工业场景的可视化呈现，将数据结果直观地展示给用户，增加工业数据的可使用度。通过3D工业场景的可视化，实现制造过程的透明化，有利于过程协同。谷器提供MES、SRM、WMS、低代码开发平台、开放接口平台一站式智能工厂、数字化转型整体解决方案。