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工业大数据是工业互联网的“血液”，数字经济时代的“石油”。从数据采集至数据智能，在工业数据全生命周期的流转链路中，数据应用位于最后一环。

当前，工业大数据在企业生产过程优化、预测性维护、质量控制、安全监测、供应链管理、企业经营决策等场景都已经有了很多应用落地，但工业大数据的落地本身是一项复杂的任务，涉及到技术、文化和组织方面的各种挑战。 

那么，工业大数据在这些落地应用中到底有哪些挑战？如何克服？如何发挥数据价值？落地效果如何？就是我们本期502线上同行想要聊的话题，这次，我们不聊大而全的所有应用场景，就分享2个具体的“技术+场景”的落地实践案例。

一是，长城汽车是如何搭建具备自主知识产权的AIot平台，并借其完成从数据采集、计算、存储再到数据中台借助算法、知识图谱等处理分析，最终落地至前端长城灯塔门户整合数据资产，在长城慧眼实现辅助企业经营决策的完整产业数据应用链条。

二是，宝武钢铁是如何解决工业数据“散、粗、断、滞”；工程师80%时间串接数据、20%时间分析数据，数据应用效率低；质量管理分散在各个系统中，缺少质量改进知识传承统一平台，不利于质量知识传承与创新等问题，并基于工业大数据技术来构建宝武钢铁智慧质量系统。

2023年10月17日晚7点，虎嗅智库502线上同行将举办主题为“工业大数据应用实践案例解析”线上研讨会，本次研讨会邀请来自长城汽车、宝信软件的两位行业资深专家分享工业大数据一线落地案例，为工业制造企业在相关领域的落地应用提供有价值的思路和启示。