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。
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。
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。
降低成本
企业范围的大数据分析平台可以降低预防性维护等方面的成本，减少支持负担，改进预测以降低库存水平，以及自动化或机器人过程自动化，以减少任何关键业务流程中的手工劳动量。
需求评估
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。然后从客户数据中获得可操作的洞察力，制造商可以开始从大规模生产转向大规模定制，在这种定制中，产品越来越个性化，适用于个人客户或细分市场。制造商可以使用大数据分析解决方案来检查社交媒体、客户服务、销售和营销数据。这可以帮助更好地衡量客户情绪并实时响应客户。
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。