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当下，制造业是受大数据趋势和可能性影响最大的行业，因为工厂生产的数据量和性质是非常适合大数据处理的，越来越多的制造商开始使用大数据分析工具，试图利用工业大数据改变生产情况好，提高企业生产效率，从而提升经济效益。

然而，根据估计，33％的数据在分析时可能很有用。然而，只有0.5％的可用数据由公司处理。这意味着制造商还有32.5％的数据没有被利用，剩下32.5%数据的合理利用可以为企业提供更有价值的业务洞察和收入增长。

那大数据应用在制造业的哪些环节呢？本文将详细介绍几种热门的工业大数据解决方案。

1、精准营销解决方案

您的客户是谁？分析客户每项特征值对结果的影响关系，比如忠诚度、客户价值、购货周期等数据，定位和优选客户，实现客户分群，找到精准营销对象。

客户需要什么产品？分析客户特性，行为数据，产品相关数据，“千人千面”精准推荐，实现营销转化。

业务如何优化？定制数据分析可视化，建立运营驾驶舱，实现决策智能化。

2、设备故障预测和智能设备运维

工业大数据运用中，常见的就是对设备故障进行预测和设备运维。在制造企业中，这块尤为重要。这样可以防止与维护相关的停机时间和成本。同时，预防性维护将通过防止不可逆转的故障大大延长机器的使用寿命。

某家具制造业客户，通过慧都大数据团队，对故障的种类、原因、影响等参数进行统计分析，建模预测设备状态，按小时实时调整维护计划，让计划性的设备维护更合理、搞笑。设备运维智能化，减少对有经验的工程师的依赖程度，同时减少运维人员的无必要的定期检查。预测设备状态，计划性的设备运维，按需维护，不用等到定期维护，更有效延长设备的生命周期。

3、需求计划，打通端到端的供应链计划流程

工业大数据分析平台，能有效协助协助客户进行供应链的整体诊断，重点关注销售、库存、运营、计划的流程以及间接费用的分析，建模进行供应链成本优化、库存优化、需求预测，为管理层作出更明智的商业决策提供支持和洞察力。

某知名电器制造业客户，通过实时慧都需求计划方案，据统计订单履行率提高了至少15%，库存减少了12%，资产回报率提高了至少5%，成本降低，产品利润增长了至少2%。

4、生产质量分析及优化，提升产品质量。

产品质量维护是制造商的首要任务。目前大多数制造企业已经拥有显着提高质量水平和降低质量相关成本所需的数据，但只有极少数人能够以提供可操作的见解的方式连接他们的数据源。

慧都生产质量分析方案，通过打通质量和人机料法环的相关数据，通过部署质量分析模型，快速找到各数据之间的相互关系，从过程中优化质量，事后快速定位影响质量的根本原因。

由于生产过程中的最小错误，保修和召回的成本也很容易失控。

例如借助慧都大数据分析平台，可以避免或预见保修或召回问题，从而可能节省大量资金。这些保修相关成本往往与制造过程的质量直接相关，因此处理生产数据的智能分析工具可能对制造过程和制造的产品质量产生重大影响。

6、数据驱动决策，实现决策智能化

获取这些类型的见解意味着可以根据事实数据回答与全球增长战略相关的问题。

如慧都大数据分析平台，可以快速比较不同站点的性能，并找出差异的原因。除内部生产和销售数据外，还可以分析整个市场，构建假设情景并使用预测模型。

一旦收集和分析相关数据，诸如何处开设新工厂，应该重新安置/关闭哪个公司站点或是否引入新产品等问题都很容易做出决策。