在信息化发展迅速的今天，大数据也被应用到了制造业。  大数据 在制造业重点应用涵盖了产品生命周期的计、制造、服务、市场、再利用等各个阶段，每个阶段都会有相应的数据。整个周期汇聚起来的数据既多又复杂。不过，有了大数据的加持，制造业才得以更好的前行。

 大数据分析可以为生产者提供更加良好的解决方案

现代供应链正在随着技术的发展演变，并变得越来越复杂。通过大数据分析解决方案可提供供应链可视性，即时了解关键供应链的各种信息，发现优质供应商，直观的评估他们的产品制造种类、周期、质量等情况，以及按时交付订单的能力是强是弱。

在大数据技术的支持下，制造业企业生产的产品，每件产品可以有一个专属射频识别码，并且可以通过这一射频识别码识别该产品在整个生产过程中的所有数据，一旦出现问题，工程师可以通过数据排查找出问题并加以修正改进，进而大大提高产品优质率。

RFID等产品电子标识技术、物联网感知技术以及终端云共享技术，能帮助制造业企业获得完整的产品供应链大数据。工厂管理者利用这些数据进行分析，可以积极改变产品的制造、流通模式，以促进仓储、配送、销售效率的提升并降低成本。

 大数据分析可以为销售者提供更加良好的解决方案

大数据是一个很好的销售分析工具。通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及产品营销认可度较高的组合形式、消费者的需求变动等，以此来调整产品策略和铺货策略。

在需求链环节，大数据分析在为企业带来更多价值的同时，也对企业的技能型人才提出了更高的要求。

大数据分析优于传统数据分析的是，大数据分析是对杂乱的、海量的、杂乱的、多元的数据进行专业的分析，需要有专业的人员和去进行数据的整合、分析和调用，从而充分发挥各类数据的价值，而传统的数据分析仅仅只是依托于表格进行分析，相较于大数据分析来说优势就不那么明显了。

大数据技术能够对海量数据信息进行搜集、统计、分析和处理，为人们的信息反馈、城市建设、商业活动、公共决策等提供重要参考，可以被广泛应用于金融、商业、教育、医疗、管理、电子等各个领域。

不过，面对数据孤岛严重、数据采集方式落后、缺乏统一数据资源管理机制、大数据行业应用标准缺失等问题，应该引起各方面的重视，尤其应加紧对数据隐私、数据安全方面的立法和规范。

以数据挖掘、数据分析为核心的应用和服务，无疑能为社会经济的增长奠定坚实的数据基础。未来，大数据不仅会在不同层面改变大家的思维模式，还能改变许多人原有的生活方式和商业服务业态。

在大数据技术支持下，企业还可以利用传感技术、  自动化 技术等增强产品生产的智能性、网络性，将传统制造业和高端服务业融合在一起，进一步提高企业产品的竞争力。大数据能够为制造业提供多方位、精细化的服务，从产品设计到制造、从使用到维护、从在线推广到线下展示阶段，多元化正向数据以及逆向数据，都将在制造业供应链和需求链场景下得到全面应用，智慧工厂、智能  机器人 、智慧仓储，智慧物流等应用也为时不远。