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在《太平洋設計與制造》會議上一位專家表示，大數據預測分析可以幫助制造商提高產品質量，減少設備停機時間，提高工廠的生產能力。

數據分析的好處是它可以幫助管理者改進產品，甚至他們不在工廠也能查看到這些數據。IBM Watson物聯網汽車解決方案經理Saeed Kazi表示，“今天，有一個更數字化的方式來制造產品，通過物聯網和大數據分析技術，你可以隨時隨地捕捉數據，讓你的機器運行，并從中獲得更好的收益率。”

汽車采用數字化制造方式，很大程度是為了降低保修和維護的成本。汽車部件智能制造是一個很好的例子，Kazi說，“因為從構建過程中可以很輕松地捕獲數據并綁定車輛識別碼，創建歷史記錄。如果汽車部件失效了，工程師可以梳理歷史記錄數據來查找原因和解決方案。”

在一些德國和日本汽車制造商工廠里已經采用了先進的數字化技術，在美國，福特和通用汽車也在有限的條件上采用了數字技術。“在發現問題時，工程師們可以回看生產信息，找出問題發生的原因，然后在制造過程中解決這個問題。”Kazi說，“這樣一來，下一套車輛生產時，就不會受到影響。”

由于舾裝工廠數字化制造的成本太高，大多數廠高都十分小心謹慎。有廠商表示，“這只是用細胞做實驗，還沒有達到他們想要達到的水平”。數字制造是健康和醫療技最好的選擇，一些航空公司也在認真研究這項技術。Kazi說，“如果你做重復制造，離散制造，那么你需要考慮這一點。”

許多制造商已經認識到數字化的好處，一些公司已經進入實施的早期階段，并計劃在未來五年努力擴大他們的智能制造業，這也是他們的愿景。商們位看到了價值，他們會先測試這些看到的結論，然后就去擴大發展它。