“全”生命周期汇合起来的数据既多元又复杂。有了大数据技术，制造业得以加“数”前进。
现代供应链正在演变，并慢慢的变复杂。大数据分析解决方案可提供供应链可视性，即时了解关键供应链的各种信息，例如哪些供应商表现良好，他们的产品制造种类、周期、质量等情况，以及按时交付订单的能力有多强。
在大数据技术的支持下，制造业公司能够为每一件产品标记一个专有的射频识别码，并通过这一射频识别码记录该产品在整个生产流程中的生产、包装等数据。如果出现次品，工程师们能够最终靠这些数据排查整个生产环节，迅速找出生产线的缺陷并加以改进，进而大幅降低次品率。
RFID等产品电子标识技术、物联网感知技术以及终端云共享技术，能帮助制造业企业获得完整的产品供应链大数据。工厂管理者利用这一些数据进行分析，可以积极改变产品的制造、流通模式，以促进仓储、配送、销售效率的提升并降低成本。
大数据是一个很好的销售分析工具。通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及产品营销认可度较高的组合形式、消费者的需求变动等，以此来调整产品策略和铺货策略。
在需求链环节，大数据分析在为企业带来更多价值的同时，也对企业的技能型人才提出了更高的要求。由于大数据分析非传统的数据分析，传统数据分析可能依托于表格进行分析，而大数据分析是对杂乱的、海量的、杂乱的、多元的数据来进行专业的分析，这就需要有专业的人员和去进行数据的整合、分析和调用，从而充分发挥各类数据的价值。
在大数据技术支持下，企业还可以利用传感技术、自动化技术等增强产品生产的智能性、网络性，将传统制造业和高端服务业融合在一起，进一步提高企业产品的竞争力。大数据能够为制造业提供多方位、精细化的服务，从产品设计到制造、从使用到维护、从在线推广到线下展示阶段，多元化正向数据以及逆向数据，都将在制造业供应链和需求链场景下得到全面应用，智慧工厂、智能机器人、智慧仓储等应用也为时不远。
大数据技术能够对海量数据信息进行搜集、统计、分析和处理，为人们的信息反馈、城市建设、商业活动、公共决策等提供重要参考，可以被广泛应用于金融、商业、教育、医疗、管理、电子等各个领域。
不过，面对数据孤岛严重、数据采集方式落后、缺乏统一数据资源管理机制、大数据行业应用标准缺失等问题，应该引起各方面的重视，尤其应加紧对数据隐私、数据安全方面的立法和规范。
以数据挖掘、数据分析为核心的应用和服务，无疑能为社会经济的增长奠定坚实的数据基础。展望未来，大数据不仅会在不同层面改变大家的思维模式，还能改变许多人原有的生活方式和商业服务业态。
大数据是信息技术的重要概念。很多企业正在搜集大数据并使用复杂的分析工具对其做多元化的分析，以期发现隐藏的规律和关联。如果生产制造系统发生重大变更的时候也能够自动识别并找到最佳的作业条件，例如设备发生故障、原材料特性发生变化或者能源和人力成本发生明显的变化，那么是不是很棒呢这就是生产制造领域内大数据的存在意义CONTROLENGINEERINGChina版权所有，...
2019年，中国《政府工作报告》中提出的“智能+”，加速了制造业转变发展方式与经济转型的步伐。但是，中国制造企业能力参差不齐且现状复杂，互联化、自动化和智能化成为推动其转变发展方式与经济转型的三大科技动力。这三大科技动力驱动着传统制造业在优化产品创新设计、打造智能工厂和提升智能产品与服务创造新利润方面实现突破，助力其完成从“制造”向“智造”的华丽转型。
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