盡管每個用例都有所不同，但了解如何在制造中使用大數據分析的情況很有幫助。以下來看看一些最重要的領域：
(1)預測性維護
大數據分析在制造行業中取得的最大成就之一是預測性維護的作用。隨著當今先進設備中安裝部署各種傳感器和網絡連接設備，制造商有可能采用算法在問題出現之前發現并發情況，并在問題變得更加嚴重可能付出高昂代價之前解決。
預測性維護有可能在一年內為制造商節省數百萬美元的費用，延長設備使用壽命，并確保高效運營。并且，由于大數據平臺的發展，收集這些見解變得更加容易且更具成本效益。
(2)縮短停機時間
對于制造商而言，沒有什么比停機時間的代價更加高昂。在某些行業，每分鐘損失的成本可能花費數千美元，而每年將花費數百萬美元。有了適合的系統(由大數據驅動的系統)，這些組織可以大大減少停機時間，并確保最大生產力。
除了鞏固盈虧底線之外，停機時間的縮短提高了運營效率，減輕了壓力，增強了品牌忠誠度，并且實現了創新和創造力。
(3)性能分析
企業很容易假設一切正常，但在80%的容量和95%的容量之間有巨大的差異。大數據允許企業根據期望的產出水平來分析業績并做出改變。
以工業機械手為例。許多企業直到最近都在使用一刀切的產品，但這種情況正在發生變化。例如這個領域的行業領導廠商之一Dalmec公司已經遇到了發展瓶頸，并意識到已經到了切割機解決方案不起作用的地步。而使用數據和分析，他們可以購買專門為特定功能設計的獨一無二的機械手。這導致提高生產力和性能。
(4)改進戰略決策
在一天結束時，大數據分析將幫助制造商做出戰略決策。這些工具包括：數據清理工具、剖析工具、數據挖掘工具、數據映射工具、數據分析平臺、數據可視化資源、數據監控解決方案等等。企業學習如何將正確的工具與正確的結果相結合是這個過程中的一個重要步驟。
大數據分析對制造行業的助力，正在帶來新的變化，它將會改變制造業的概念，這既令人興奮又令人害怕。對于那些多年來收集數據卻沒有更好地使用數據的公司一旦克服了挑戰，就會意識到將會獲得巨大的發展和提升的機會。
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