随着新一代信息技术的快速发展，大数据和云计算成为各行业关注的焦点，并得到广泛应用。目前，如何构建智能制造系统，实现智能工厂已经成为企业的数字化蓝图和实施路线。制造业通过引入自动化、AI、物联网、大数据、云计算等新技术，实现制造过程的透明化、智能化、信息化，从而推动生产和管理的数字化转型，应对全球化、信息化、智能化、绿色化的发展趋势，提升企业竞争力。
大数据和云计算的应用可以帮助企业从工业数据中挖掘知识，指导生产优化。大数据和云计算的功能和目标是一致的，都是高效处理大量数据信息，通过深度分析为企业提供具有商业价值的信息。两者也有一些区别。云计算主要强调计算的过程，大数据强调计算的对象。大数据侧重于数据的收集和精确分析，以及有价值信息的提取和存储。云计算技术侧重于信息数据存储的管理，优化资源的利用。
在大数据和云计算在智慧工厂的应用中，通过对制造过程中产生的大数据进行收集、建模、分析和整理，找出问题的过程、影响和解决方案；然后使用从分析中获得的信息来解决和避免问题。从而达到数据收集、分析、预警反馈、预防的循环运行状态，进而利用大数据整合产业链和价值链，这也是大数据的核心目的。这个过程自动循环，就是我们所说的智能工厂。大数据和云计算的目的是通过系统的数据收集和分析实现价值最大化。所以驱动智能工厂的不是大数据本身，而是大数据的分析技术。
大数据和云计算在智慧工厂的应用主要在以下几个方面：以全生命周期管理系统(PLM)为主线，全面升级建设了企业资源计划(ERP)、制造执行系统(MES)、生产计划管理(APS)、供应链管理(SRM)、智能仓储物流管理系统(WMS)、设备执行系统、物流自动引导运输等信息系统。项目看板管理智能化，提升企业制造执行能力。在工厂内部构建工业互联网，实现关键设备、测试系统、应用系统、业务数据的互联互通，实现数据的集成、分析和智能生产的支撑。实现生产单元与运营管理的互动与协作，建立客户个性化定制的新型柔性制造模式。
目前大数据和云计算还处于发展的初级阶段，部分进口设备的数据采集还存在接口协议瓶颈。随着大数据意识的普及，大数据和云计算在制造业领域的应用不断被发现，这将进一步推动企业的发展和社会的进步。
