如今，從電子商務和健康護理到金融科技和體育行業，大數據的應用無處不在。官方的統計數據也反映了這一觀點：到2020年，全球大數據市場規模預計將超過570億美元。

制造業面臨競爭挑戰，并追求高生產力，也在加入大數據的應用熱潮。但是，這項技術能否在生產設施中起到重要的作用？為了獲得正確的答案，以下深入研究一下制造業大數據的主要優勢：

1．采用大數據以減少停機時間

電力中斷或停機對于每個工業部門來說都是一個噩夢。制造商每年需要平均處理800小時的停機時間，這意味著生產力損失將從5％升至20％。

例如，通用電氣（GE）在倫敦舉辦的“Minds and Machines Europe”活動中分享了他們的最佳實踐。通用電氣的前首席執行官Jeff Immelt表示，醫療保健、能源和航空等不同行業的技術組合將會發生一些變化。

Immelt表示，通過大數據分析與材料科學相結合，配備傳感器技術的“智能機器”可以實時利用工業數據的強大功能，并帶來巨大的好處。

因此，通用電氣公司通過預測機器或某個組件何時發生故障，設法實現了其制造過程的自動化，優化了性能，并消除了停機時間。而每年所獲得的450億美元的市場收入是他們成功的證明。

舉個例子，航空業所實施的遠程監控和問題的早期診斷中，燃氣發動機的一組傳感器每隔30秒將捕獲一次數據。隨后，Hadoop軟件開始發揮作用。其容錯冗余的Hadoop分布式文件系統（HDFS）將收集到的數據拆分為可管理的塊，并將其分布在數千個節點中，為基于MapReduce的極速并行計算奠定基礎。

這種大規模的數據處理有效地處理了大數據的體積、速度和變化三個V值，并幫助通用電氣公司糾正可能的制造缺陷。Immelt表示，通過Hadoop支持的分析，每年至少提升1％的燃氣發動機性能，并為客戶節省20億美元的費用。

2．在大數據時代緩解供應鏈風險

供應鏈充滿了不確定性。如果企業想減少可能的風險，并與零售商和客戶建立良好的關系，則需要再次進行數據分析。在供應鏈中，大數據應用圍繞著可追溯性、采購和倉儲三個主要孤島開展。

例如，物聯網促進數據卓有成效地用于產生有意義的見解，使制造商能夠追蹤貨物和減輕不利的情況。

根據英國特許采購與供應協會的報告，自然災害和極端天氣條件是導致供應鏈中斷的主要原因。為了確保這些情景不會導致業務中斷，企業可以分析龍卷風、地震、颶風等天氣狀況，并使用預測分析來計算延誤概率。

此外，通過從外部和在線渠道（例如金融分析師建議和媒體評論）挖掘歷史和實時數據，制造商可以發現未來趨勢，并在發生金融危機時獲得應急措施的寶貴時間。大數據的其他應用包括維護最佳庫存水平和改進采購決策。

3．利用大數據提高產品質量

質量控制（QC）是大數據可以展示其價值的另一個領域。換句話說，自2012年以來，跨國巨頭英特爾公司一直在使用預測分析來加速芯片的生產，同時提高產品質量。

通過仔細檢查制造過程中收集的歷史數據，英特爾公司顯著減少了每個芯片應該經歷的測試次數。英特爾數據中心集團總經理Ron Kasabian表示，“我們沒有通過19，000次測試來測試每一塊芯片，而是將測試集中在特定芯片上，以縮短測試時間。隨著我們不斷開發新芯片，在此期間發現了很多錯誤，并進行了修復。”

而且，采用大數據技術有助于英特爾公司測試設備。通過捕獲和分析傳感器生成的信息，企業可以及早發現生產線故障，并采取預防措施。這種數據驅動的方法已經成為增強質量控制的關鍵推動者和戰略成本的削減者。英特爾公司在2012年節省了300萬美元的生產成本。