“大数据”一词指的是日益复杂的、海量的数据存储，传统方法无法有效处理这些数据。在制造业中，大数据可以指从各种来源收集的信息，包括机器传感器数据、质量保证信息、供应商数据、生产输出、维护、财务信息，以及现代制造业的任何其他可测量过程。
制造商收集如此大量的数据是有原因的。可以处理大数据并完善商业见解这可以燃料燃料大量的财务增长，客户保留，节省维护，仓储，意外停机等。
利用大数据的力量，制造商可以更容易地提高其业务的效率和生产率，同时知道他们的行动是基于准确的数据计算出来的。这不仅增加了成功的可能性，也增加了实施想法的信心。
这个问题的答案有两个方面。为了做出越来越复杂的决定并获得更深刻的见解，制造商越来越依赖于来自各种来源的数据。随着越来越多的从车间收集数据并转化为可用的报告，数据驱动的决定可以做出，这是以前根本不可能的。
数据在制造业中使用越来越多的另一个原因是数据更容易获取。实施工业物联网设备和智能工厂设备的进入门槛处于历史低点。制造商可以轻松且经济地衡量其业务的许多方面，包括数据捕获和数据仓库和存储。例如，通过MachineMetrics，制造商可以部署即插即用的解决方案提供即时可见车间的表现．
此外，现代市场推动制造商使用大数据，以保持灵活、高效和与目标消费者相关，同时保持在市场上的竞争力。数据开启了制造商持续改进旅程的下一步。
大数据几乎在制造企业运营的方方面面都占有一席之地。在制造业中，一些最突出的大数据用例包括:
当机器没有得到充分利用时，制造商就会损失时间、金钱和机会。通过分析工厂机器何时被利用的数据，制造商可以清楚地看到哪些机器是瓶颈，哪些机器没有被充分利用，哪些机器被推到了产能的边缘。
机器利用率报告从MachinInetics。
大数据可用于收集有关潜在新产品的信息和灵感，增强了客户如何制定更好地与使用期望的变化和改进，以及以更高的缓解和有效性确定产品可行性的改变和改进．
大数据和机器学习一起被成功地用于理解客户评论和支持票中的情绪，以确定哪些故障最频繁，让消费者感到沮丧。大数据也可以用于在线质量控制和质量保证使用技术捕获和报告机器条件数据．
大数据让制造商得以一窥未来客户的需求和需求的时间。通过预测需求，制造商可以节约仓库成本、浪费的物资和生产时间，而这些都可以花在其他地方。
当客户关注的问题得到解决时，他们会感到更多的倾听。大数据不仅能解决出现的问题，还能发现和预防未来的问题。此外，大数据通常会带来更低成本、更高质量的产品和更快的交付时间。
通过分析供应链数据，制造商可以通过寻找更便宜的供应商和从单一供应商捆绑相关产品来降低成本，提高质量，发现并找到物流问题(如暴风雪和自然灾害)的解决方案，从而不失时机地继续经营。
有效地利用大数据的制造商会看到来自多个角度的业务的显着益处。由于数据可以以广泛的方式应用，因此使用情况和益处都可以是无限的，基于制造商的“数据成熟度”，增加复杂性和增量值。制造中的大数据的一些最高效益通常是第一个刺激数据收集和分析的内容包括：
对准确的实时生产数据的访问允许前所未有的业务灵活性和敏捷性，甚至可以满足客户的期望。通过对车间的深入了解，可以轻松地做出更好的决策，这使制造商相对于不那么了解数据的竞争对手具有强大的优势。
预测趋势并能够更快地对产品设计进行迭代，这将引导数据驱动型制造商更好地创新。同样，由于上面的用例，在供应和生产上节省了时间和金钱，这意味着制造商有更多的资源和灵活性来致力于创新，同时仍能看到成功。
不购买多余的用品，优化仓库空间，找到可用的最具成本效益的供应商，并规避后勤斗争都导致节省成本。此外，可以使设备运行的机器维护顺利降低停机时间和灾难性（和昂贵的）设备故障．
从市场营销到销售再到社交媒体上的评论，分析客户数据的能力意味着客户能够获得一流的、数据驱动的服务，满足他们真正的需求和关注。
我们的一个客户BC加工，利用数据来了解他们的加工工具何时打破。通过我们的高频数据适配器，BC加工能够直接从机器的控制中提取高频数据。在构建算法之后，我们通过监控某些阈值，我们能够预测和防止机床故障。
这个先进的大数据用例已经能够消除近100%的报废部件。此外，它节省了操作人员的时间，因为BC加工不再需要分类的废料部分，使他们和机器都可以专注于生产良好的部件和为公司产生收入。结果是每台机器每年节省72,000美元。
其他制造商利用大数据，通过实时更新的可见统计数据，让工厂工人保持在正确的轨道上。有了这个，工人们能够理解他们在生产目标中的位置，以及快速地对车间的任何问题做出反应，如停机事件。
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