大數據正以一種革命風暴的姿態闖入人們視野，其技術和市場在快速發展，而駕馭大數據的呼聲則一浪高過一浪。于是有人說中國大數據產業有炒作“過熱”之嫌，也有人認為大數據投資正當時。隨著近些年國家工業信息化進程腳步的不斷加快，以及國際社會在工業現代化、工業4.0等方面的不斷演進，使得大數據技術在工業行業以及制造業方面也進行了比較深度的技術融合和應用融合，我們就來聊聊在上述領域的大數據應用。
近年來出現的人力短缺、工資上漲、產品交付期短和市場需求變動大等問題，使得制造業正面臨新一波轉型挑戰。如何在控制生產成本的同時，還能提高生產力與效率，則是轉型的主要目的。在這樣的背景下，德國、美國等制造業發達國家無不積極推動“工業4.0”。
“工業4.0”本質上是通過信息物理系統實現工廠的設備傳感和控制層的數據與企業信息系統融合，使得生產大數據傳到云計算數據中心進行存儲、分析，形成決策并反過來指導生產。大數據的作用不僅局限于此，它可以滲透到制造業的各個環節發揮作用，如產品設計、原料采購、產品制造、倉儲運輸、訂單處理、批發經營和終端零售。
大數據改善訂單處理方式
我們都知道，大數據技術不管是在哪個行業當中進行應用，其最為根本的優勢就是預測能力，用戶利用大數據的預測能力可以精準的了解市場發展趨勢，用戶需求以及行業走向等多方面的數據，從而為用戶自身企業的發展制定更適合的戰略和規劃。企業通過大數據的預測結果，便可以得到潛在訂單的數量，然后直接進入產品的設計和制造以及后續環節。
也就是說，企業可以通過大數據技術，在客戶下單之前進行訂單處理。而傳統企業通過市場調研與分析，得到粗略的客戶需求量，然后開始生產加工產品，等到客戶下單后，才開始訂單處理。這大大延長了產品的生產周期。現在已經有很多制造業行業的企業用戶開始利用大數據技術來對銷售數據進行大數據分析，這對于提升企業利潤方面是非常有利的。
大數據擊敗傳統倉儲運輸
由于大數據能夠精準預測出個體消費者的需求以及消費者對于產品價格的期望值，企業在產品設計制造之后，可直接派送到消費者手中。雖然此時消費者還沒有下單，但是消費者最終接受產品是一個大概率事件。這使得企業不存在庫存過剩的問題，也就沒有必要進行倉儲運輸和批發經營。
工業采購變得更加精準
大數據技術可以從數據分析中獲得知識并推測趨勢，可以對企業的原料采購的供求信息進行更大范圍的歸并、匹配，效率更高。大數據通過高度整合的方式，將相對獨立的企業各部門信息匯集起來，打破了原有的信息壁壘，實現了集約化管理。
用戶可以根據流程當中每一個環節的輕重緩急來更加科學的安排企業的費用支出，同時，利用大數據的海量存儲還可以對采購的原料的附帶屬性進行更加精細化的描述與標準認證，通過分類標簽與關聯分析，可以更好地評估企業采購資金的支出效果。
大數據讓產品設計更優化
借助大數據技術，人們可以對原物料的品質進行監控，發現潛在問題立即做出預警，以便能及早解決問題從而維持產品品質，大數據技術還能監控并預測加工設備未來的故障幾率，以便讓工程師即時執行最適決策。大數據技術還能應用于精準預測零件的生命周期，在需要更換的最佳時機提出建議，幫助制造業者達到品質成本雙贏。
比如日本的Honda汽車公司就將大數據分析技術應用在了電動車的電池上，由于電動車不像汽車或油電混合車一樣，可以使用汽油作為動力來源，其唯一的動力就是電池，所以Honda希望進一步了解電池在什么情況下，績效表現最好、使用壽命最長。Honda公司通過大數據技術，可以搜集并分析車輛在行駛中的一些資訊，如：道路狀況、車主的開車行為、開車時的環境狀態等，這些資訊一方面可以幫助汽車制造公司預測電池目前的壽命還剩下多長，以便即時提醒車主做更換，一方面也可以提供給研發部門，做為未來設計電池的參考。
大數據讓終端零售暢通無阻
對于一家企業來說，供應鏈方面的業務需求也是整體運作當中非常重要的一環，在零售行業當中的一些企業也將大數據技術融入了進來，沃爾瑪的零售鏈平臺提供的大數據工具，將每家店的賣貨和庫存情況大數據成果向各公司相關部門和每個供應商定期分享。供應商可以實現提前自動補貨，這不僅減少門店斷貨的現象，而且大規模減少了沃爾瑪整體供應鏈的總庫存水平，提高了整個供應鏈條和零售生態系統的投入回報率，創造了非常好的商業價值。
對于工業制造業來說，由于自身在技術創新性等方面的特殊需求，對于大數據技術的需求改變是非常龐大的，這就需要在實際應用過程當中將海量數據變得能夠真正被實際應用所用，那么大數據在工業領域和制造業領域等方面也就能起到非常重要的意義了。
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