大数据在工业企业管理中的影响主要体现在以下几个方面：
生产优化：通过大数据分析，企业可以更好地了解生产过程中的各种数据变化，包括设备运行数据、原材料消耗情况、人员效率等，从而优化生产计划、提高生产效率和降低成本。
质量控制：大数据分析可以帮助企业实时监控产品质量数据，及时发现生产过程中的异常情况，提前预警和调整，以确保产品质量符合标准。
设备维护：通过大数据分析，企业可以实现设备的智能化维护，预测设备可能出现的故障，并制定相应的维护计划，减少设备停机时间，提高生产效率。
供应链管理：大数据可以帮助企业更好地管理供应链，包括预测需求、优化库存、降低运输成本等，从而提高供应链的效率和灵活性。
市场营销：通过大数据分析，企业可以更好地了解消费者需求和市场趋势，精准定位目标客户群体，制定个性化营销策略，提高营销效果。
在实际操作中，企业可以利用大数据分析工具，如人工智能算法、数据挖掘技术等，结合企业自身的管理需求，进行定制化的大数据分析与应用。企业还可以借鉴一些成功的案例，如通用电气利用大数据优化工厂生产、西门子利用大数据提高设备运行效率等，来更好地理解大数据在工业企业管理中的应用方法和效果。