长期以来，数据一直是制造业的命脉。公司已经使用它来提高效率，提高性能和生产力，减少浪费。随着工业4.0和物联网(loT)的到来，手头的数据量呈指数级增长。制造商正计划将大数据分析应用于两项基本任务：控制公司创建的大量数据，并确保他们能够访问正确的信息，从而提高生产率和决策能力。

人们常说，世界上每两年的数据量翻了一番。据估计，到2020年它将达到40ZB（zettabytes），当考虑到物联网时，会达到44ZB，虽然，有些人估计到2020年，物联网设备的数据量将达到600ZB。物联网对于制造业来说越来越重要，因为连接设备（如传感器或仪表）正在生产和供应链的许多方面进行部署。来自这些设备的数据增长速度超过传统业务数据的50倍。而且，这只是制造商必须管理的数据来源之一。

大数据分析软件通过分析从各种来源（包括社交网络、视频、数字图像、物联网设备和企业应用程序）收集的大量结构化和非结构化数据，提供解决方案。他们发现了可以为业务提供可操作洞察力的模式和趋势。

制造业高管明白大数据分析可以带来的好处。对产品需求和生产的更好预测(46%)、跨多个指标对工厂绩效的理解(45%)以及更快地为客户提供服务和支持(39%)是大数据分析软件能够改善制造绩效的三大领域。

然而，制造企业采用大数据分析技术的速度很慢。数据显示，只有不到20％的制造商实施了大数据分析解决方案。三分之二的制造业高管认为他们没有最大限度地发挥大数据分析工具在运营洞察力和决策方面的潜在优势。

实施大数据分析解决方案有可能帮助制造企业的每个部分，主要用例包括：

资产优化

运营效率取决于生产过程中机器的可用性。随着物联网的普及，大型数据分析平台可以通过自动化机器内物联网传感器的数据挖掘和数据分析来最大限度地减少停机时间，甚至可以自动化其运营。制造商可以使用大数据分析软件结合物联网查看机器的状态及其中的部件，以确定机器何时可以联机或关机以防止出现问题。这种方法通常称为预防性维护，高级预测分析算法可确保从最有价值的资产中获得最佳生产力和正常运行时间。

产品设计

开发新产品成本高，新工业产品的故障率超过50％。大数据分析软件可以分析来自支持约定、社交渠道和网络的数据，以解锁“ 客户的声音 ”。这有助于识别可以用于新产品设计的趋势和市场变化，从而增加成功发布的机会。此外，大数据分析平台可以分析开发过程中不同团队的信息，以快速识别错误或潜在的问题。

产品质量

大数据分析工具捕捉机器级别的信息，以提高产量和吞吐量。它可以看到有多少产品是以什么成本和精力生产的。这些信息可以存储在一个中央数据存储中，以确保它快速地为质量系统提供信息，以识别问题区域，并基于实时(而不是历史数据)进行根本原因分析。

需求预测

传统的需求预测依赖于对历史销售数据的分析，通常使用电子表格。相比之下，用于需求预测的现代大数据分析工具提供了跨用户业务流程的全面数据视图。此外，可以应用高级分析来有效地识别数据中重复出现的趋势和异常，并将其与客户情绪数据结合起来，以获得未来需求的更清晰画面。

客户体验

优秀的客户体验已经成为每一项业务的重要组成部分。大数据分析解决方案从各种来源获取客户数据。然后将这些数据放在一个中央数据存储中，在那里可以将数据规范化和合成在一起，以便进行深入的数据分析。由此，大数据分析工具可以综合来自各种来源的数据，为每个客户提供“单一事实来源”。可以识别客户偏好、购买趋势和参与度，同时开始对客户接触点(如帐户或服务信息)进行个性化通信。

供应链优化

现代供应链正在演变，并变得越来越复杂。大数据分析解决方案可提供供应链可视性，即时了解关键供应链信息，例如哪些供应商表现良好，他们生产的产品质量是否良好，以及按时交付多少订单。

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