我現在的工作就是大資料處理，主要是工業機器人的智慧學習我們這邊就是用大量的資料做出模型來推算出下一步該做什麼的模型還正在研發過程，其他的不涉及我就不說了。

將IoT納入工業應用和智慧製造領域，能夠提高對生產狀況和製造過程的管理質量。IoT智慧系統使讓產品需求與生產實現動態響應，實時最佳化供應鏈網路。

數字控制系統使過程控制，操作工具和服務資訊系統實現自動化，以優化工廠的安全和安全。IoT也透過預測來維護，統計評估和測量，最大限度地提高可靠性。智慧工業管理系統也可與整合智慧電網，從而能夠實時能量最佳化。測量，自動控制，工廠最佳化，健康和安全管理以及其他功能由大量的網路感測器提供。

工業物聯網（IIoT）這個術語在製造業中經常遇到，指的是物聯網的工業子集。製造業的IIoT可以產生如此多的商業價值，最終將導致第四次工業革命，即所謂的工業4.0。據估計，未來，成功的公司將能夠透過建立新的商業模式並提高生產力，利用創新分析和轉型員工，透過物聯網增加收入。實施IIoT的增長潛力到2030年將產生12萬億美元的全球GDP。

雖然連通性和資料採集對於IIoT來說是必不可少的，但它們不應該成為目標，而應該成為更大事物的基礎和途徑。在所有技術中，預測性維護可能是一種相對“更容易的勝利”，因為它適用於現有資產和管理系統。智慧維護系統的目標是減少意外停機時間並提高生產力。並意識到單單會產生高達30％的總維護成本。工業大資料分析將在製造資產預測性維護至關重要的作用，儘管這不是工業大資料的唯一功能。 網路物理系統（CPS）是工業大資料的核心技術，它將成為人類與網路世界的互動介面。網路物理系統可以透過遵循5C（連線，轉換，網路，認知，配置）體系結構來設計，並將收集的資料轉換為可操作的資訊，並最終干擾物理資產以最佳化流程