工業APP是工業互聯網重要的組成部分，基于工業互聯網平臺，承載著工業知識以及更多的辦公協同功能。設備的數據，具有一種“沉底”的特性。它很少被真正打撈上來使用。因為工業數據最大的特點就是海量，而且無序。在工業發展數百年歷史上，產線的管理者從來不曾正眼看過它們。它被列入考慮對象也就是最近幾年的事情，工業APP可承載更多的數據展現以及計算。
工業APP數據承載
單個數控機床設備，每秒產生的數據就可以達到400M。按照一條產線上有10個工位十臺設備計算，有五條產線的話，那么一個簡單的工廠，數據生產量每秒鐘可以達到20G！想想一個人，手機流量也不過是每個月10G左右。二者相差500萬倍！工廠的大數據，往往都是垃圾數據山，主要表現在六大癥狀：數據很臟（必須大量的算法清洗，才能有可用數據）、頻率不同（現場觸發的頻率非常不同）、海量、大小不一（數據的容量大小不一）、種類很多（各種異構數據源）、跨學科導致的關系復雜 （數據機制來自“機光電熱磁”等不同學科領域）。如此龐大的數據，大多數是沒有用的，只能留在機器端。這就是所謂的“數據重力”。它使得大量的數據被丟棄在車間的地板上、設備周圍的空氣中。
工業APP數據上云
數據重力，導致大量數據無法上云端，也就無法完成分析。而這幾年物聯網和計算能力的發展，推動了人們對于邊緣智能的思考。太重的數據，可以就地處理。在大數據分析的時代，這個任務交給了邊緣計算。工業互聯網平臺，本身就是一個分布式的計算平臺，它很好地解決云和邊緣的集成問題。通過連接、設備管理、數據管理和機器學習，為真正打開數據的分析價值，提供了一個認真的鑰匙。這也為面向場景應用的工業APP的開發和部署，提供了極大的方便。
工業APP應用
工業互聯網平臺中間的PaaS平臺（Platform as a Service）是最重要的部分。目前最有雄心壯志的選手，都在聚焦這個地方。新型API技術和與環境無關的容器封裝技術，使得平臺本身的快速部署和應用。有了工業PaaS平臺的支撐，面向場景的工業APP應用，也是工業互聯網當下最具憧憬的一個領域：千軍萬馬過大江的局面，正在呼之欲出。
