隨著時代的發展，工（gōng）業互聯網產生了大量的工業數據，而利用和維護好這些數據並找出其隱藏的規律（lǜ）和價值，對於工業互聯與數字轉型大有（yǒu）裨益。
有相關人士認（rèn）為，在工業互聯與數字轉型中有六項關鍵的技術：
一、數據挖掘
數據挖（wā）掘是通過蟻群算法等方（fāng）式，從工業互聯網生產的數（shù）據（jù）中找出隱含的聯（lián）係；
二、數據匹配（pèi）
數據匹配書從一係列量化的數據中找到關鍵闕值，以此作為決策（cè）依據；
三（sān）、機器學習
機（jī）器學習是通（tōng）過增加機（jī）器的視覺識別能力和機器軌跡的學習，來提（tí）升（shēng）工業場景的智能化，避免人為主（zhǔ）觀判斷；
四（sì）、知識工程
知識工（gōng）程是建立（lì）知識（shí）圖（tú）譜，構建（jiàn）良（liáng）好的知識網絡；
五、模（mó）式識別
以各種傳感器為信息源，通過語音、聲紋、圖像等方式進行各種生產調度優化；
六（liù）、數字孿生
數字孿生是（shì）將實體產品與數字產品一（yī）一對應，建立映像，達到虛實融合，有序控製。

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