就制造业而言，无论是“工业4.0”的技术浪潮，还是工业互联网作为“新基建”重点方向之一，制造业转向数据驱动的大潮早已汹涌澎湃。工业物联网将实体资产与系统及人员衔接起来，让数据在工厂中自由流动，帮助企业提升生产效率，这也就是现代化生产中所追寻的“互联制造”。

根据IDC预测，到2021年全球将有七成以上的制造企业使用数据来增强自动化和运营。正如数据已成为各个行业的驱动力一样，制造业的下一次进化也将通过数据和分析提高运营效率。制造企业将利用新的数据源，并以创新的方式运用这些信息，来实现更高效的产品开发、供应链和生产力。“数据驱动型组织获得客户的可能性会提高23倍，保留客户的可能性会提高6倍，盈利的可能性则会提高19倍”，麦肯锡近日发布的这一报告让制造业转向数据驱动显得更加迫在眉睫。

互联制造的兴起

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。