就制造业而言，这是否是“工业4.0”的技术浪潮？作为“新基础设施”的关键方向之一的工业互联网或工业互联网，从制造到数据驱动的趋势已经风起云涌。工业物联网将物理资产与系统和人员联系起来，使数据在工厂中自由流动，并帮助公司提高生产效率。这就是“连接制造”。在现代生产中追求。根据IDC的预测，到2021年，超过70％的全球制造业公司将使用数据来增强自动化和运营。正如数据已成为各个行业的驱动力一样，制造业的下一次发展也将通过数据和分析来提高运营效率。制造业公司将使用新的数据源，并以创新的方式使用此信息，以实现更高效的产品开发，供应链和生产率。 “数据驱动的组织获得客户的可能性高23倍，保留客户的可能性高6倍，获利的可能性高19倍。”麦肯锡最近的报告似乎表明制造业正在转向以数据为驱动力。更加迫在眉睫。互联制造的兴起目前，制造业已开始使用实时数据流来改进操作模型。实时捕获的数据可以响应设备维护，需求波动和供应链中断，从而提高生产效率并降低维护成本。为了充分掌握实时数据流带来的商机，制造公司必须重新考虑其数据管理方法，并专注于有效使用数据。这种“连接的制造”指的是“连接制造”。数据分析驱动的方法正在帮助传统制造业朝着更高效的运营模式发展，从而为企业，股东和客户带来价值。例如，一些公司使用实时监控来优化生产流程和管理物流。一些公司将数据用于预测性维护，而不是严格遵循维护计划的传统方式；一些公司使用高级分析工具，例如计算机视觉。通过视觉图像和视频推送改善质量控制。五个大数据分析应用程序通过使用数据和先进的分析方法，制造公司可以实现各种强大的应用程序，尤其是以下五个方面：1.实时过程监视实时过程监视提供了一致的实时监视视图经营状况。这些数据可以洞悉关键传感器参数和关键性能指标（KPI），并可以测量生产指标，例如周期时间，生产率和缺陷率。 2.预测性维护数据在制造中发挥作用的最重要方式之一是设备维修和保养。制造公司可以根据设备的实际情况和传感器数据预测维护需求，从而降低成本并提高效率，而不必像以前那样依靠被动维护。当将操作技术数据（传感器数据）与信息技术数据（MES，ERP等）组合在一起时，可以通过优化停机时间安排，分配人力和降低物流成本来获得出色的结果。 3.计算机视觉改善了质量控制。制造公司可以使用计算机视觉以前所未有的速度和精度自动执行外观检查，从而使计算机可以有效地管理质量控制，同时降低成本并防止整个制造过程中的缺陷。 4.产量优化为了提高利润率，制造公司必须不断优化其整个工厂的制造产量和生产水平。数据，分析和机器学习可通过动态识别和消除瓶颈，提高生产率，减少库存并提高资产利用率来帮助优化输出，所有这些都会对制造公司的收入和利润产生重大影响。 5.供应链优化供应链的应用范围非常广泛，从简单的提供库存水平可见性到复杂的供应链优化和转换。实时数据和高性能分析将供应链性能提升到新的高度。所有这些基于数据的现代增强功能都使制造业更好，优化了输出并简化了实施过程。