就制造業(yè)而言，無論是“工業(yè)4.0”技術(shù)浪潮，還是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)作為“新基建”重點方向之一，制造業(yè)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動的大潮早已洶涌澎湃。

目前，制造業(yè)已開始采用實時數(shù)據(jù)流來改善運營模式。實時捕獲的數(shù)據(jù)可對設(shè)備維護、需求波動以及供應(yīng)鏈中斷做出響應(yīng)，從而提高生產(chǎn)效率并降低維護成本。為了充分把握實時數(shù)據(jù)流帶來的商業(yè)機會，制造企業(yè)必須重新考慮他們的數(shù)據(jù)管理方法，把重點放在有效的數(shù)據(jù)運用上。這種由數(shù)據(jù)分析驅(qū)動的“互聯(lián)制造”方法正助力傳統(tǒng)制造業(yè)朝著更加高效的運營模式發(fā)展，從而為企業(yè)、股東和客戶帶來價值。

通過運用數(shù)據(jù)和先進的分析方法，制造企業(yè)可以實現(xiàn)各種功能強大的應(yīng)用，特別是以下五個方面：

實時流程監(jiān)控：實時流程監(jiān)控提供了針對運營狀態(tài)的一致、實時監(jiān)控視圖。這些數(shù)據(jù)可以深入了解關(guān)鍵性的傳感器參數(shù)和關(guān)鍵績效指標（KPI），并且可以衡量周期時間、生產(chǎn)率和缺陷率等生產(chǎn)指標。

預測性維護：制造企業(yè)可以根據(jù)設(shè)備的實際情況，以傳感器數(shù)據(jù)為依據(jù)來預測維護需求，以此降低成本并提高效率，而不必像以前那樣依賴于被動式維護。

計算機視覺提升質(zhì)控：利用計算機視覺，制造企業(yè)能夠以前所未有的速度和精度自動進行外觀檢查，從而使計算機可以有效管理質(zhì)量控制，同時降低成本。

產(chǎn)量優(yōu)化：數(shù)據(jù)、分析和機器學習可以通過動態(tài)識別和消除瓶頸，提高生產(chǎn)率，減少庫存并提高資產(chǎn)利用率來幫助優(yōu)化產(chǎn)量。

供應(yīng)鏈優(yōu)化：供應(yīng)鏈應(yīng)用范圍非常廣泛，從簡單的提供庫存水平可見性到復雜的供應(yīng)鏈優(yōu)化和轉(zhuǎn)型，實時數(shù)據(jù)和高性能分析使供應(yīng)鏈績效達到了新的高度。