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企业的设计数据，质量数据，生产数据，经营数据，市场数据，供应商数据等，形成海量的工业大数据。数字化包括数据的采集，聚合，分析，应用和反馈等，目的是把正确的数据以正确的方式在正确的时间传递给正确的人和机器，制造资源配置效率，为企业提质增效降本奠定基础。网络化是载体，强调各生产要素的互联，实现人，机，物和知识的“连接”。通过现场总线，络，络，G等，将人，机，物连接起来，解决工厂内部自动控制，数据采集，互联互通等问题。
同时，还要将工艺要求，运行流程，实践经验等工业知识模型化，模块化，化，将闭锁的，散落的，凌乱的工业知识整合汇聚起来，并通过配置和反复调用，不断生产力。智能化是方向，强调通过感知，可靠传输，智能处理，决策，实现对各类主体的“赋能”。充分利用大数据，人工智能等与工业的融合应用，增强制造业生产方式和服务模式的柔性，弹性，灵活性，实现研发设计，生产制造，运维服务，销售管理等全环节的智能协同。打通供应链，链和服务链，基于多源数据可视化地呈现工业运行的全图景和解，在从数据到信息，从信息到知识，从知识到决策的价值转化过程中，逐步形成新的竞争优势。
三，将引发工业生产变革，发展已进入实践深耕阶段，正在重塑工业体系，生产制造和服务体系，将引发工业生产变革。“智联”的基本特征，而“”的提法值得商榷，根本没有存在的“”，的“升级”。将构建工业生产新体系。将人，机，料，法，环等生产要素互联，实现工业环境中的数据闭环，促进数据端到端的流通和集成，打破组织界限和信息孤岛。通过工业设备改造和工艺流程解构，建立物理现场与虚拟空间的映射关系，形成虚拟的工业全景和智能的知识图谱，帮助企业加速构建数据驱动，定义，虚实映射，智能主导的新型工业生产体系。
将打造产业协同新生态。通过跨企业，跨领域，跨产业的广泛互联互通，促进制造资源的在线化汇聚，平台化共享和智能化应用，实现云端协同，产业协同，跨界协同，将赋予产业全新的价值创造模式。平台，将实现资源的集成和制造能力的共享，推动一二三产业，大中小企业融通发展。此外，不受时间和空间限制，有利于更大范围，更深层次地开展资源有效配置，供需对接，线上线下互动，孵化衔接，支撑构建新型产业集群生态。将壮大经济发展新动能。
正在建构覆盖数据流动全生命周期的数据管理和服务能力，将推动智能化生产，网络化协同，个性化定制，服务化延伸等新模式不断涌现，供应链，产能共享等新业态不断成熟。数据驱动的实时分析，智能和科学决策，将推动制造业数字转型，促进产业结构向高端化智能化发展，为经济高质量发展提供新动能。xuyongshuo个人主页给TA发消息加TA为好友发表于::对人类的社会，经济将产生重大影响，这轮变革早是驱动【】，在突破之后，广泛应用，基于数据驱动的经济增长将取代由工业社会产品驱动的经。
引发的变革，分为三个阶段驱动，经济驱动，规则驱动。现在处于经济驱动阶段，带来的商业模式变化，将是数据驱动经济增长的。DIKW是数据创造价值的基础原理DIKW是数据创造价值的基本原理。数据Data包含原始的数据，数据规模大。让数据自动化，从而为数据创造价值提供了丰富，多样的数据，这时数据创造机制的基础。信息Information原始数据不代表具体的意义，很少能够直接被人类理解。因而需要对数据进行加工，让数据能够代表有意义，就是信息。
从数据到信息，需要通过分析，人工智能实现。知识Knowledge信息综合，提炼后，会形成经验，规律，这些经验，规律可以被推广使用，这类提炼的经验，规律就是知识。智慧Wise是将多种知识汇聚后，根据条件做出的正确的判断，决策。根据DIKW的模型，数据在智慧层，价值，而在数据层，数据量。DIKW是较早的模型，数字化发展之后，对于数据处理，响应，交付的模型，Accenture报告列出了数据价值，与数据量的关系。
根据Accenture的报告，越是原始数据，数据量越大，但价值越低，越是处理过的数据，数据量越小，但价值越大。在这个报告中，没有信息层，分析和洞察将数据提炼为知识，而智慧响应是基于智慧Wise，将正确的判断，决策自动执行。当智能连接的产品，设备能够智慧响应之后，智能产品，智能设备之间可以自主交互，就会实现自治系统。数据处理过程数字化对数据处理，与DIKW非常类似数据经过解释【interpreted】或挖掘【Mining】，形成信息，信息被使用【信息使用的规律，机器学习】，被抽取【挖掘数据间关系，数据分析】，形成知识，知识通过自反馈，或对知识的表达实现元知识【Meta-knowledge】，实现知识的智能表达。