巧了，正巧從去年年底開始在公司內部負責制造業客戶的行業方案工作，做了一系列國內外的查詢研究，整理下，冒昧回答下您的問題。希望得到您的認可點贊和轉發推薦。
首先我們來看看，什么是工業大數據和智能制造：
1.相關名詞理解
大數據（BigData）：非常大的數據集，可以通過計算分析來揭示模式，趨勢和關聯關系，特別是與人類行為和交互行為有關的數據。
工業大數據（IndustrialBigData）：構成工業人工智能的重要元素，指由工業設備高速產生的大量數據，對應不同時間下的設備狀態，是物聯網中的訊息。
工業大數據這個詞在2012年隨著工業4.0的概念而出現，也和信息技術行銷流行的大數據有關，工業大數據也意味著工業設備產生的大量數據有其潛在的商業價值。工業大數據會配合工業互聯網的技術，利用原始資料來支援管理上的決策，例如降低維護成本以及提升對客戶的服務。
智能制造大體具有四大特征：
2.智能制造的發展史
各國政府均將此列入國家發展計劃，大力推動實施。
1992年美國執行新技術政策——關鍵重大技術（CriticalTechniloty），包括信息技術和新的制造工藝，包括智能制造技術，美國政府希望借助此舉改造傳統工業并啟動新產業。
加拿大制定的1994~1998年發展戰略計劃——認為發展和應用智能系統至關重要，并將具體研究項目選擇為智能計算機、人機界面、機械傳感器、機器人控制、新裝置、動態環境下系統集成。
日本1989年提出智能制造系統，且于1994年啟動了先進制造國際合作研究項目，包括了公司集成和全球制造、制造知識體系、分布智能系統控制、快速產品實現的分布智能系統技術等。
歐盟的信息技術相關研究有ESPRIT項目——大力資助有市場潛力的信息技術。1994年又啟動了新的R&D項目，選擇了39項核心技術，其中三項（信息技術、分子生物學和先進制造技術）中均突出了智能制造的位置。
我國80年代末也將“智能模擬”列入國家科技發展規劃的主要課題，已在專家系統、模式識別、機器人、漢語機器理解方面取得了一批成果。最近，國家科技部正式提出了“工業智能工程”，作為技術創新計劃中創新能力建設的重要組成部分，智能制造將是該項工程中的重要內容。
3.智能制造和大數據的關系
制造業——也許是最溫順和最傳統的產業之一，正在經歷一場緩慢的革命。無論是使用原材料的使用優化還是工程工藝的更新換代，工業制造公司都在尋找機會，使其比競爭對手更具優勢。這一趨勢的最新方式是采用智能制造技術。
智能制造——不只是一個想法，而是逐漸實現的現實
智能制造系統的目標是以有助于提高組織整體利潤的方式連接離散制造相關信息。因此，智能制造不只是傳統的MES，它支持機器學習、IIoT、機器人和基于云的工作流程。結
大數據在制造智能制造中的作用
成本計算和預測分析方面的期望和實際能力的差異，是每個制造業公司在發展過程中面臨的主要障礙
通常，大多數制造商缺乏收集和分析他們已收集的大量數據的技能。通過大數據分析，公司可以非常輕松地捕獲，構建，集成和豐富其數據庫。整個過程可以更低的成本，更少的資源，更好的預測和戰略建設，并帶來更高的投資回報率（ROI）。
目前，大多數制造公司使用的軟件無法與快速變化的制造環境動態（比如客戶的定制化需求，比如市場的最新變化趨勢）相匹配。另一方面，大數據被用于捕捉制造業不斷變化的需求。這是公司應該在制造過程中采用大數據的最重要原因。
如上圖，就是實時的生產線監控獲取數據并輸送到后端系統進行質量監控、問題來源分析、數據分析，這樣原來需要事后統計的信息就可以在生產過程中到達管理者的電腦上。
同時，運用如機器學習等進一步的技術，讓大數據滾動起來，不斷地挖掘出問題的根源，找出生產線上可以優化的空間。
總結，相關系統架構
而這些系統根據應用層面的不同，可以從邊緣計算、混合架構一直到云端架構。