工業大數據分析應用的獨特之處如果細究其實是很多的，通過提供更具針對性和可操作性的見解，數據分析可以簡化制造運營，從而幫助企業持續優化生產線。以下是在制造業中使用數據分析的六種場景，它們可以顯著改善整個運營！

一、從被動式到主動式維修

制造系統往往在超負荷狀態下運行，任何工作中斷都可能導致螺旋式上升的損失。即便如此，大部分公司采用的解決停機問題的最佳方案只不過是等故障發生后再解決的方式。到目前為止，這種反應性系統還在被采用，是因為顯然缺少更好的替代方案。通過整合大數據分析，企業可以開發能夠持續衡量自身維修需求的制造系統。這種特性賦予了制造系統在許多情況下進行自我修復的能力，并為不太容易解決的情況提供早期警報。更重要的是，數據分析可以洞悉哪些組件最常發生故障，從而幫您從被動式維修提升為主動式維修。

二、提高機器利用率和有效性

制造商遇到的最大問題之一是進入低效運轉的境況。雖然主觀上他們希望構建高效的制造鏈，但由于安裝不當、使用不當或僅缺乏停機時間協調，各種不同的因素都可能會成為降低生產線整體效率中的關鍵。

通過將現有的物聯網系統與強大的制造業預測分析相結合，企業可以實時洞察其生產線在微觀和宏觀上的運行狀況。追蹤單臺機器的停機時間如何影響整個制造鏈，或者探索不同的配置如何提高整體效率，這不是“癡人說夢”，而是必須要做到的。生成可操作的數據以使企業在整個制造過程中實現真正的改進，是將分析應用于制造業的主要優勢。

三、更好地產品需求預測

每個制造商都知道他們不僅在為當前已有的訂單生產產品，而且還在為不久的將來可能出現的需求訂單生產產品。需求預測很重要，因為它們能夠指導生產鏈，如果預測失誤，可能產生“一邊是強勁的銷售量”，而“另一邊卻是工廠缺乏大量的相應配件庫存，無法滿足需求”。對于大多數公司而言，預測是基于前幾年的歷史數據價值，而不是基于更具可行性的前瞻性數據。但是，制造商可以將現有數據與預測分析相結合，以更精確地預測購買趨勢。這些預測性見解不僅基于先前的銷售，還基于流程以及生產線的運行狀況，從而可以更明智地進行風險管理并減少生產浪費。

四質量預測提高良率

質檢是對已經生產出來的產品的質量檢測，一方面可以保障企業能夠對外提供合格產品，另一方面也能通過質檢反映生產過程的疏漏。質檢出的殘次品無論多少對企業都是損失，如果能夠在產品產出之前就通過產線狀態及相關生產數據分析預測出產品質量，并將生產流程調整為最佳產出狀態以避免殘次品，這就是質量預測。質量預測的場景在半導體等高端制造領域是剛需，屬于虛擬量測的范疇。

虛擬量測依賴于完善的物聯網系統及強大的數據接入、存儲和分析等能力，以往囿于技術水平虛擬量測只能基于有限的統計分析手段，而現在有了大數據、物聯網等先進技術的支持，基于大數據分析的虛擬量測已經成為現實。

五、全面掌控制造供應鏈

采購是大多數公司供應鏈的標準組成部分，但同時它也是一個很容易被忽略的地方，尤其當企業忙于改善其他方面時。從一個有問題的供應商或者每個配件貴幾分錢的供應商開始檢查，當然一個配件幾分錢的差額可能看起來無足輕重，但是，如果企業每天生產數千種產品，那么這里或那里的一分錢可能在總賬簿上積少成多會變成數千元。數據分析可以幫助制造企業了解生產生命周期中每個組件的成本和效率，甚至可以追溯到企業供應商的運輸車輛。通過可視化各種因素如何影響最終結果，高級分析可以幫助企業做出更好的決策。如果某些配件經常出現故障，或者沒有完全滿足生產需求，那么在這些不起眼的問題釀成嚴重后果之前，制造數據分析將能夠幫助企業發現它們。

六、更好地物流倉儲管理

制造過程中另一個經常被忽視的方面是倉儲。一旦產品準備好運輸后，必須先放入倉庫，然后再出發前往目的地。在這一階段，可謂是分秒必爭。尤其是在這個日益接受“剛剛好”和零庫存模型的世界中。

管理倉庫可不是簡單地為等待運輸的產品尋找空間。建立有效的倉儲結構，更好的產品流程管理和最有效的補貨程序可以改善運營效率實現盈利。先進的分析功能可以讓企業更容易領會改善庫存的方法進而更好地管理倉庫。

生產分析軟件的本質是收集和處理海量數據，并從中發現可用的見解。其通過自動化的手段對制造企業內外部各類數據進行采集、處理，同時，它的分析結果、可視化產出也是可以跨越多種企業架構，為上至公司首席執行官、下至車間經理提供符合各自權限的服務。而億信華辰的數據分析軟件ABI正好可以完美解決各種數據分析問題。