由 dawei 目前，制造业已开始采用实时数据流来改善运营模式。实时捕获的数据可对设备维护、需求波动以及供应链中断做出响应，从而提高生产效率并降低维护成本。为了充分把握实时数据流带来的商业机会，制造企业必须重新考虑他们的数据管理方法，把重点放在有效的数据运用上。这种由数据分析驱动的“互联制造”方法正助力传统制造业朝着更加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，有些企业利用实时监控来优化生产流程，并管理物流;有些企业则依据数据进行预测性维护，取代传统的严格按照时间表进行维护的方式;还有些企业利用计算机视觉等先进的分析工具，通过视觉图像和视频推送来改进品质控制。
五大数据分析应用
通过运用数据和先进的分析方法，制造企业可以实现各种功能强大的应用，特别是以下五个方面：
1. 实时流程监控
实时流程监控提供了针对运营状态的一致、实时监控视图。这些数据可以深入了解关键性的传感器参数和关键绩效指标(KPI)，并且可以衡量周期时间、生产率和缺陷率等生产指标。
2. 预测性维护
数据在制造业中发挥作用的最重要方式之一是设备维修和维护。制造企业可以根据设备的实际情况，以传感器数据为依据来预测维护需求，以此降低成本并提高效率，而不必像以前那样依赖于被动式维护。当运行技术数据(传感器数据)与信息技术数据(MES、ERP等)相结合，就可通过优化停机时间安排、分配人力和降低物流成本带来出色的效果。
3. 计算机视觉提升质控
利用计算机视觉，制造企业能够以前所未有的速度和精度自动进行外观检查，从而使计算机可以有效管理质量控制，同时降低成本，并防止整个制造流程出现缺陷。
4. 产量优化
为了提高盈利能力，制造企业必须不断优化其整个工厂的制造产量和生产水平。数据、分析和机器学习可以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产量，所有这些都会对制造企业的营收和利润产生显著的影响。
5. 供应链优化
供应链应用范围非常广泛，从简单的提供库存水平可见性到复杂的供应链优化和转型，实时数据和高性能分析使供应链绩效达到了新的高度。
所有这些基于数据的现代增强功能都在使制造业变得更好，优化产量并简化实现过程。