目前，工业大数据的三个典型应用方向包括智能装备、服务型制造和跨界融合。就智能装备而言，工业大数据主要被用来提高单台设备的可靠性、识别设备故障、优化设备运行等。与此同时，高效利用工业大数据，有利于不同地区的工厂整合优质产业资源，进行全方位、跨区域的产业合作。
对智能制造来说，相关监管人员通过全面考虑生产设备、运输设备等多种要素，可以利用工业大数据技术对工厂设备运作状况、产品的生产状况等进行及时监控和分析，以此高效解决问题，避免不必要的经济损失，并进一步改进产品的研制工艺，优化能耗，提升管理质量。
实际上，大数据支撑制造业的业务变革根本的目标就是提质增效，在自动化与信息化基础之上，实现制造体系的智能化升级。在智能制造稳步推进的基础上，构建新型制造业发展体系、打造具有竞争力的制造业发展模式，不仅是当下的一大发展目标，也是未来一段时间内我国制造业发展的一大重点。
从总体来看，目前我国制造业在发展质量和发展效益等方面已经实现了新的提升，智能制造正稳步推进，并取得了一定的发展成果。与此同时，产品化能力较弱、市场资本支持不足、人才培养机制不健全等也对我国智能制造行业的可持续发展造成了一定的阻碍。