上一篇文章為大家簡介了粵港澳大灣區的背景，又講解過大數據如何優化金融業發展，來到這一篇文章，我將會和大家一起探討中國工業和大數據關係。中國過往因低成本的優勢成為世界工廠，但美國波士頓諮詢集團發布的報告《全球製造業的經濟大挪移》顯示，中國的製造成本已經達到美國的96%，中國的人力成本上漲，人民幣不斷升值，能源成本增加，因此中國不能再和其他國家在「低成本」方面比拼，中國接下來要改革科技，通過數據化和智能化在產品質素和生產效益一較高下。
工業 4.0 在於以電腦化、數據化和人工智能化來結合生產、銷售及產品體驗，數據收集不限於公司內部數據，更可以是天氣及交通狀況，務求為顧客帶來個人化的產品及提高生產效益。工業 1.0 是以水力及蒸汽來取代人力和獸力，到工業 2.0 則是開始使用電力和裝配線促進大量生產，在工業 3.0 便使用電腦和軟件造就自動化生產，直至工業 4.0 就是應用智慧整合感控系統，高度自動化，並主動排除生產障礙。
工業生產中，機器穩定性是非常重要的一環，因為機器出問題便會影響部件生產，甚至影響整條生產線，最終未能如期把產品交到客人手上，做成金錢或聲譽上的損失，試想像你的工廠正在生產筆記本，所有圖案都印好，就差訂裝就可以把貨品寄出，但偏偏這個時候訂裝機械出現問題未能如常運作，要維修就得花一星期，但後天就是交貨的日子，那時候的你會是多麼無奈，此時你會想如果一早應用大數據分析，這個狀況便不會發生。廠家可以收集大量數據來剖析出零件損壞的模式，然後在零件真正損壞前，先預測出問題發生時間，並提前一步維修或更換零件，藉此廠家可以避免生產斷點和減低維修成本，更重要是提升生產量及質素。
當廠家不能再以低價作為賣點，產品質素便是廠家們的戰場，有時候廠家在不同地區設置廠房，即使用上相同的機器和原材料，仍然難以確保生產質量一致的產品，又或是為了品質保證，廠家需要在同一件產品上作多次測試非常費時，有了大數據就能大大提高生產效益。要在全部產品中尋找有問題的產品，有如大海撈針，例如半導體生產中質量要求非常高 ，用於製造芯片的晶片必須具有非常均勻的表面，並且該表面中的任何缺陷都會導致廠家有很大損失，大數據可以協助重構晶圓圖，該晶圓圖由大量晶粒坐標的空間測量的生產數據生成， 現今先進的生產測試設備可以收集和存儲這些數據在企業數據倉庫和其他大數據平台，從而可以進行空間或區域分析。著名晶片製造商 Intel，他們為了確保產品質素，每塊晶片都要接受多達19000 次測試，運用了大數據預測分析，Intel 現在能大大降低測試次數，而仍能維持產品質素，結果Intel 在每條核心處理器生產線就節省了3百萬，Intel 計劃將大數據分析應用到晶片生產線，並預計可節省多達3千萬。
生產機器在於廠家來說既然是如此重要，除了透過大數據來監察損壞狀況，也可以透過物聯網來預防盜竊。廠家可在貴重或重要的機器或工具上附加一個RFID 標籤，並在廠房的一些關鍵位置如出入口安裝感應器，以追蹤物件的移動及位置，同時在管理層的電子設備安裝應用程式，接收即時數據資訊，如果發現異常移動，便會發出警告到管理層的電子設備。另一方面，在機器或工具附加一個RFID 標籤，可以有助於工人知道工具的準確位置，省去工人尋找工具所花的時間和精力。RFID 標籤除了加在工具之上，還可以應用在員工身上，有了員工位置這個實時數據，在指派工作時就可以找出最接近指定機器的員工，從而增加工作效率，此舉亦可用於工業安全方面，在員工失蹤或遇到意外時，能迅速知道員工位置並施予援手，但在實施前需先取得員工同意，以免違反個人私隱條例。