最早提出大数据时代的麦肯锡说：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
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众所周知，大数据和分析软件对现代产业有巨大影响。行业先驱如谷歌、特斯拉、优步，将大数据广泛应用于市场开拓、客户关系管理、供应链优化以及市场细分上，效果显著。
根据IDC研究显示，预计到2019年底，大数据分析的收入将达到1870亿美元，在2015年这个数字还只有1220亿美元，这其中制造业的获益将十分明显，到2019年底有望达到390亿美元。
事实上，制造业的发展从工业时代起已经取得了很大的进步。以前制造过程既缓慢又乏味，一次也只能生产少量的产品。20世纪早期，装配线的发明意味着制造业革命的开始，成熟的制造业流程由此传遍全球各地。
IT行业在制造业的革命过程中发挥了巨大的作用。自动化的流程和机械化产生了大量生产业务数据，但大多数制造业者并不能很好地使用这些海量数据。如果能充分利用这些数据，企业获得的价值将是无法衡量的。例如：为找到生产缺陷的部分，工厂传感器能沿着装配线扫描成千上万的数据点。传感器将这些数据点导入分析软件，可获得改善制造过程和提高生产率的有价值信息。这些价值都是显而易见的，包括：
降低成本
大数据能够帮助改变工艺制造的方式。数据能帮助降低生产过程中的成本。数据分析还可以降低运输、包装、仓储的花费，库存成本因而大大降低。
提高质量和安全性
很多制造业公司现在使用电脑传感器，在生产过程中通过装配线过滤掉低质量的产品。通过合适的软件分析，公司可以使用这种传感器产生的数据来提高产品的质量和安全性，而不是简单地丢弃低质量的产品。很多汽车制造商在生产之前，会利用大量的数据通过软件去分析生产仿真模型。当汽车进入市场之前，这些模型能帮助减少风险和提高汽车的质量。
提高工作效率
制造型企业也能够使用大数据去提高管理能力和员工的工作效率。大数据分析能用来研究生产车间的错误率，通过这些信息来评估员工在哪些地方表现良好以及在哪里地方表现不够好。同样一套大数据软件和数据信息能用来提高生产车间的速度，尤其是工作量很大的工厂。使用大数据分析还能帮助管理者甄别产品。
更好的合作
基于IT信息化的数据收集和数据分析有一个巨大优势，即，改善集团内部信息处理的能力。数据与信息、管理、工程、质量控制、机器运营结合的工作流，让团队在工作中能够发挥更好的工作效果。在数据驱动的环境下，快速的反馈机制，便于每个员工能根据情况及时调整工作行为。
制造业的大数据分析系统指的是使用一个常规的数据分析模型和高级的分析工具将结构化的业务数据，例如：库存和财务数据与结构化的运营数据（例如：告警、流程参数以及质量动态和非结构化的内部与外部数据包括客户、供应商、网络以及机器数据结合），用于企业揭示新的分析洞察。
以下我们通过五个应用场景来看看大数据分析应用可以帮助制造业提升哪些价值。
1.改善制造业的生产流程
将机器的性能测量和可追踪性变成可能。通过在生产中心给所有的机器安装传感器，让生产经理们得到每个部分及时可见的操作情况。通过深度分析还能帮助了解生产质量和培训每个机器和操作者的差异性。大数据的运用对流水线作业的生产型企业来说价值无限，并且这种情况在现在变得越来越普及。对机器生产来说，需要量化和可视化每天的产能对公司财务表现的影响。大数据和深度分析将为制造商们展现出那些缺失的关联，那些使日常生产行为与财务表现一致的关联。由此，生产计划者和高级管理人员知道在机器层面如果设施运转正常，该如何最大化产能。
2.定制产品设计
只卖高利润的定制产品和按需生产的产品会对生产造成一定影响。对许多复合型生产商来说，定制和按需生产会带来更高的毛利润，但同样，如果生产流程没有很好的规划会导致成本的指数级增长。使用深度分析，制造商们可以在销售的同时发现在按需生产的环节配置中哪个环节他们可以在目前的生产计划中将影响控制到最小，比如人员配置和车间配备的程度等。
3.更好的质量保证性
随着时间的推移，运用大数据分析可以让生产商提升质量的可见性和对供应表现预测的准确性。对这些厂商来说，通过大数据的运用和深度分析可以让他们实时的看到产品质量和运输的准确率，当他们接受那些对时间要求很高的产品订单时可以做出更好的抉择。此时，对质量标准的管理变得比对物流进程管控更加重要。
4.理解用户需求
传统的市场调研随着互联网的普及变成用户需求洞察，手段和形式都发生了很大变化。现在企业通过内部和外部数据，结合大数据分析技术，在这些千丝万缕的关系中找到最合理的优化路径，可以帮助改善现有的产品方案。
5.市场竞争分析
大数据分析的应用将帮助制造型企业更好的了解市场状况和竞争格局，通过与竞品的对标分析，可以帮助企业更好的设计产品，分布销售渠道，了解市场价格反馈，制定新的营销策略。那些很好地理解并且擅长利用大数据的组织，将有可能实现持续性的创新、保持敏捷性并且持久改善盈利状况。
在我国提出的“互联网+先进制造业”中，云计算、物联网和大数据作为新一代的信息技术，成为两化融合的关键技术。无论是工业4.0，还是工业互联网，智能制造是共同目标，工业互联网是基石，大数据是引擎。当前，如何充分挖掘工厂中数据的价值，通过对制造大数据进行分析，提升数字化工厂运行效率，已成为制约数字化工厂向智慧工厂发展的瓶颈。大数据作为新一代信息技术的关键，逐渐成为新一轮产业革命的核心。
综合来看，我们可以看到，实现以数据感知、数据处理分析、制造过程决策与支持、数据可视化技术为核心的智慧工厂已经成为趋势，大数据产业链及技术体系逐渐成熟，大数据必将加速数字工厂向智慧工厂的转型。
以上我们提到了充分利用工厂生产数据给企业带来的整体价值，那么，如何利用车间的数据呢？随着车间设备越来越多，设备数据占据的比例也越来越大。如何集中管理设备，特别是设备里的数据，是很多企业面临的难题。
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