長期以來，數據一直是制造業的命脈。公司已經使用它來提高效率，提高性能和生產力，減少浪費。隨著工業4.0和物聯網(loT)的到來，手頭的數據量呈指數級增長。制造商正計劃將大數據分析應用于兩項基本任務：控制公司創建的大量數據，并確保他們能夠訪問正確的信息，從而提高生產率和決策能力。

人們常說，世界上每兩年的數據量翻了一番。據估計，到2020年它將達到40ZB（zettabytes），當考慮到物聯網時，會達到44ZB，雖然，有些人估計到2020年，物聯網設備的數據量將達到600ZB。物聯網對于制造業來說越來越重要，因為連接設備（如傳感器或儀表）正在生產和供應鏈的許多方面進行部署。來自這些設備的數據增長速度超過傳統業務數據的50倍。而且，這只是制造商必須管理的數據來源之一。

大數據分析軟件通過分析從各種來源（包括社交網絡、視頻、數字圖像、物聯網設備和企業應用程序）收集的大量結構化和非結構化數據，提供解決方案。他們發現了可以為業務提供可操作洞察力的模式和趨勢。

制造業高管明白大數據分析可以帶來的好處。對產品需求和生產的更好預測(46%)、跨多個指標對工廠績效的理解(45%)以及更快地為客戶提供服務和支持(39%)是大數據分析軟件能夠改善制造績效的三大領域。

然而，制造企業采用大數據分析技術的速度很慢。數據顯示，只有不到20％的制造商實施了大數據分析解決方案。三分之二的制造業高管認為他們沒有最大限度地發揮大數據分析工具在運營洞察力和決策方面的潛在優勢。

實施大數據分析解決方案有可能幫助制造企業的每個部分，主要用例包括：

資產優化

運營效率取決于生產過程中機器的可用性。隨著物聯網的普及，大型數據分析平臺可以通過自動化機器內物聯網傳感器的數據挖掘和數據分析來最大限度地減少停機時間，甚至可以自動化其運營。制造商可以使用大數據分析軟件結合物聯網查看機器的狀態及其中的部件，以確定機器何時可以聯機或關機以防止出現問題。這種方法通常稱為預防性維護，高級預測分析算法可確保從最有價值的資產中獲得最佳生產力和正常運行時間。

產品設計

開發新產品成本高，新工業產品的故障率超過50％。大數據分析軟件可以分析來自支持約定、社交渠道和網絡的數據，以解鎖“ 客戶的聲音 ”。這有助于識別可以用于新產品設計的趨勢和市場變化，從而增加成功發布的機會。此外，大數據分析平臺可以分析開發過程中不同團隊的信息，以快速識別錯誤或潛在的問題。

產品質量

大數據分析工具捕捉機器級別的信息，以提高產量和吞吐量。它可以看到有多少產品是以什么成本和精力生產的。這些信息可以存儲在一個中央數據存儲中，以確保它快速地為質量系統提供信息，以識別問題區域，并基于實時(而不是歷史數據)進行根本原因分析。

需求預測

傳統的需求預測依賴于對歷史銷售數據的分析，通常使用電子表格。相比之下，用于需求預測的現代大數據分析工具提供了跨用戶業務流程的全面數據視圖。此外，可以應用高級分析來有效地識別數據中重復出現的趨勢和異常，并將其與客戶情緒數據結合起來，以獲得未來需求的更清晰畫面。

客戶體驗

優秀的客戶體驗已經成為每一項業務的重要組成部分。大數據分析解決方案從各種來源獲取客戶數據。然后將這些數據放在一個中央數據存儲中，在那里可以將數據規范化和合成在一起，以便進行深入的數據分析。由此，大數據分析工具可以綜合來自各種來源的數據，為每個客戶提供“單一事實來源”。可以識別客戶偏好、購買趨勢和參與度，同時開始對客戶接觸點(如帳戶或服務信息)進行個性化通信。

供應鏈優化

現代供應鏈正在演變，并變得越來越復雜。大數據分析解決方案可提供供應鏈可視性，即時了解關鍵供應鏈信息，例如哪些供應商表現良好，他們生產的產品質量是否良好，以及按時交付多少訂單。