工业大数据分析的另一个目的是价值从制造端向使用端的
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延伸,不仅仅关注将一个产品制造出来,还应该关心如何去使用好这个产品,实现产品为客户创造价值的最大化。产品的创新和创值不再仅仅是以满足用户可见的需求为导向,而是利用用户的使用数据去创建使用情景模拟,从情景模拟中找到用户需求的空缺(gap),这些空缺称为“不可见的需求”,因为即便是用户自己都很难意识到。所以大数据在帮助产品满足用户可见需求的同时,也可以寻找用户需求的缺口。以往我们将产品卖给客户之后就几乎到达了生产价值链的终点,工业大数据时代的到来将价值链进一步延伸到使用端,以产品作为服务的载体,以使用数据作为服务的媒介,在使用过程中不断挖掘用户需求的空缺,并利用数据挖掘所产生的信息服务为用户创造
价值。

数据本身不会说话,也并不会直接创造价值,真正为企业带
来价值的是数据分析之后产生的信息的意义和行动的价值,是
数据经过实时分析后及时地流向决策链的各个环节,或是成为面向客户创造价值服务的内容和依据。中国应该利用好使用数据的资源,不断提升中国对制造的理解和知识积累的速度,才能弥补中国在装备制造和核心零部件等方面的弱势,逐步弥补这些弱势领域造成的短板,让世界向中国学习在制造系统中创智
和创值的经验。