製造行業一直以來競爭激烈，但近年來愈演愈烈。創新技術已經提高了大公司的生產能力，這讓規模較小的組織開始考慮如何在一個公平競爭的環境中繼續增長和競爭。

大多數製造商已經進行了最明顯的改進，以簡化其運營，使用傳統方法儘可能提高供應鏈和工廠的生產力。然而，在經濟增長緩慢、環境不確定的情況下，企業必須更多地尋找新的方法來提高運營效率和盈利能力。

得益於成本更低的計算能力和快速發展的分析機會，過程工業製造商可以將這些數據運用到工作中，從多個數據源收集信息，並利用機器學習模型和可視化平臺發現新方法，從採購中優化其流程的原材料銷售成品。

儘管每個用例都有所不同，但瞭解如何在製造中使用大數據分析的情況很有幫助。以下來看看一些最重要的領域：

(1) 預測性維護

大數據分析在製造行業中取得的最大成就之一是預測性維護的作用。隨着當今先進設備中安裝部署各種傳感器和網絡連接設備，製造商有可能採用算法在問題出現之前發現併發情況，並在問題變得更加嚴重可能付出高昂代價之前解決。

預測性維護有可能在一年內爲製造商節省數百萬美元的費用，延長設備使用壽命，並確保高效運營。並且，由於大數據平臺的發展，收集這些見解變得更加容易且更具成本效益。

(2)性能分析

企業很容易假設一切正常，但在80%的容量和95%的容量之間有巨大的差異。大數據允許企業根據期望的產出水平來分析業績並做出改變。

(3)縮短停機時間

對於製造商而言，沒有什麼比停機時間的代價更加高昂。在某些行業，每分鐘損失的成本可能花費數千美元，而每年將花費數百萬美元。有了適合的系統(由大數據驅動的系統)，這些組織可以大大減少停機時間，並確保最大生產力。

除了鞏固盈虧底線之外，停機時間的縮短提高了運營效率，減輕了壓力，增強了品牌忠誠度，並且實現了創新和創造力。

(4)改進戰略決策

在一天結束時，大數據分析將幫助製造商做出戰略決策。這些工具包括：數據清理工具、剖析工具、數據挖掘工具、數據映射工具、數據分析平臺、數據可視化資源、數據監控解決方案等等。企業學習如何將正確的工具與正確的結果相結合是這個過程中的一個重要步驟。

變化即將到來

大數據分析正在改變製造業的概念既令人興奮又令人畏懼。對於那些多年來收集數據卻沒有更好地使用數據的公司來說，他們對於利用大數據的想法有點畏懼，但是一旦克服了最初的挑戰，就會意識到將會獲得巨大的發展和提升的機會。

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