工业大数据具有很强的专业性、相关性、流程性、时序性和分析性。车间工业大数据的应用可以从过程监控、协同管理、数据可视化、可追溯性管理、预测性分析、优化升级六个方面来看。

（1)生产过程监控。生产设备状态、制造参数、车间产品规划、进度、库存、质量等信息可随时监控。
（2)生产过程的协同管理。以数据为媒介，通过信息传输和共享，实现车间各工种、任务和设备的协同生产，可以有效减少信息传输不及时、不准确造成的等待或错误，显著提高整个车间的运行效率。
（3)数据可视化。高效利用沉淀数据，通过对数据的分析和处理，形成计划、执行、库存、质量、设备等多维智能报表。通过分布图、趋势图等多种显示形式，在电脑、看板、手机等多终端更直观、更生动地显示，有助于及时清晰地发现问题，帮助管理者实时做出决策，实现精益生产管理。
（4)可追溯性管理。发现问题后，可以通过历史数据查询当时的材料、设备、人员、生产参数、质量等数据，再现当时的生产状态，方便快速找出原因，明确责任，制定整改措施，避免问题再次发生。
（5)预测性分析。通过APS、设备预测维护、工业大数据分析等模块，实现计划、生产、设备、质量等要素的预测分析，采取预防措施，确保更高的生产效率、更好的质量本更低，提高企业竞争力。
（6)优化和改进。通过人、机器、材料、方法、环、测量等多维数据，分析进度、质量等相关因素，快速响应可能随时变化的生产状态和条件，重点减少不产生附加值的活动，促进有效的工厂运行和过程，帮助管理者实时决策，有效提高现场效率。此外，在分析历史数据的基础上，制定更好的生产计划、库存、制造参数，进一步优化相关工作。
车间不仅每天运行，产生大量的工业大数据，而且有自己不同的应用场景。