一些流行语似乎主宰了今天的制造业贸易媒体。大数据、工业物联网（IIoT）和工业4.0是目前挤占其他话题的几个大想法。不幸的是，这三个术语经常被互换使用，这通常会导致混淆。
虽然相关的这些术语代表三个不同的概念。以下概述了大数据、IIoT和工业4.0之间的异同。
大数据:将数据转化为价值
大数据一词的使用不仅限于制造业。相反，它是一个描述以数字方式存储并可用于分析的大型、不断增长的数据集的术语。大数据包括结构化和非结构化数据类型的任意组合。除了通常存储在有组织的数据库中的数据之外，还要考虑其他无组织的文本数据来源，如期刊文章、内部维基文章和互联网上的任何图像。配备有高级分析软件的闪电快速计算机被用于挖掘这些不同的数据源，以识别不明显的模式和趋势。
如今，越来越多的制造商正在使用大数据来发现隐藏的机会，以改善其供应链并提高生产效率和质量。大数据应用的常见示例包括预测分析和控制回路性能监控（CLPM）软件以及数字孪生模拟解决方案。这些应用使制造商能够发现潜在的非显而易见的见解，从而显著提高可靠性和性能。
大数据允许制造商通过最终将所有数据投入使用来创造新的价值。
工业物联网:工业数据高速公路
与大数据一样，物联网（IoT）并不是制造业独有的概念，但它对该行业的未来同样至关重要。物联网描述了由支持互联网的设备组成的庞大网络，有助于将信息从一个位置传输到另一个位置。工业物联网（IIoT）代表了物联网的子集。随着传感器和计算机网络在制造业的广泛部署，可供制造商使用的数据越来越多。
对于许多制造商，尤其是多站点制造商来说，IIoT是当前的运营现实。对于这些制造商来说，将设备诊断纳入其每个工厂的大型工厂关键绩效指标是很常见的。通过比较一家工厂与另一家工厂的关键绩效指标，制造商可以区分出表现最好的工厂，并在表现较差的工厂调整其标准操作程序（sop）。从原材料的最初接收到成品的装运，IIoT为制造商提供了更好的改善供应链管理的机会。
IIoT是一条超级高速公路，使制造商能够传输他们的数据。
工业4.0:未来工厂的自动化
工业4.0是指当前的第四次工业革命，它培育了“智能工厂”的愿景。在很大程度上，工业4.0是通过收集大量数据、开发先进的大数据应用程序以及IIoT几乎无处不在的特性实现的。工业4.0以未来为导向，正在将制造业过渡到半自主或全自主的运营模式，在这种模式下，生产人员将越来越多地摆脱执行不安全、体力和重复性任务的责任。
尽管工业4.0看似未来派，但它正以系统的方式在制造业领域全面展开。考虑到机器人技术长期以来一直是汽车和其他制造业的自动化产品。同样，要认识到云已经实现了任意数量的远程监控和诊断功能，人工智能的进步帮助制造商几乎每天都能预测设备故障。
工业4.0正在为制造商提供自动化生产的新技术。
虽然这些术语是相关的，但它们涉及现代制造业的不同方面，不应互换使用。这样做只会混淆对话。因此，如果您投资了数据历史学家，那么您的工厂已经开始了大数据之旅。由于数据可以通过云访问，因此您也参与了IIoT游戏。希望您有一些高级诊断工具来自动做出决策，并且也可以检查工业4.0框。如果没有，那么控制站可以提供帮助。