近两年，大数据发展如日中天，大数据应用逐渐成为一个潮流。大数据应用不仅能让我们的生活越来越智能化，也促进了企业的快速发展。现在，越来越多的企业将大数据应用到常规运营中。本文将详细为大家解读下大数据在制造业中的应用状况。
1.大众个性化成为现实
今天的消费者需要更加个性化的体验，这在传统制造工艺中很难实现。通常情况下，企业会遵循一刀切的方法，也就是大规模制造。
大数据让所有这些都成为了现实，这就是大规模定制。企业现在可以了解客户需求、掌握客户行为，跟进客户的反应或不断变化的偏好。简而言之，企业可以设计和创建商品，以准确匹配客户是谁以及他们想要什么。在开发和制作大规模定制所需的体验时，IT专业人员可以提供帮助。
耐克为客户提供实时设计体验，使用这种方法可以完全定制鞋子和配件。它远远超出了概念 - 它现在是席卷整个行业的创新制造工艺。
2.提高了运营效率
结合相关渠道，企业可以获取大量数据流，然后提取有价值的见解。你将有效地探索所有可用信息，然后突破瓶颈，不一致甚至是你可能不知道的问题。
即使在查看产品质量等内容时，它也会提供更多信息，然后可以使用这些信息来改进现有策略或开发新策略。实时数据有助于消除风险，因为企业可以准确地了解具体变化如何影响客户并监控他们的反应。
它促进了周期性的改进，不仅可以产生更好的结果，还可以增强现有的运营。
3.提供更好的可见性
使用大数据和高级分析——特别是在供应链中——可以衡量和量化制造业的每个方面。 从产品开发和质量保证到交付和分发，企业会发现，突然有了大量关于性能、进度、低效率和问题的详细信息。
企业还可以进行更全面的监督，从而提高效率和管理水平。这对于简化工作流程以及在与合作伙伴和供应商之间建立适当的沟通至关重要。
透明度有助于每个人调整和响应供应链中的变化，包括制造方面可能具有广泛影响的变化。相反，如果消费者需求飙升，企业需要提高产品供应，你可以使用可量化的系统来实现。当然，在IT方面，这意味着将正确的数据汇集到适当的部门和人员。
4.降低了保修和支持成本
企业始终需要遵守产品和服务保证，尤其是在货物到达其生命周期结束时。但糟糕的制造和设计可能导致非常高水平的支持和产品召回。因此，微调制造并降低相关成本至关重要。
麦肯锡公司强调了一项药品生产案例研究，其中大量数据用于消除疫苗生产中的低效率，这对库存产量有直接影响。
大数据和高级分析对于实施全面可靠的质量保证流程非常有用。使用传入数据和性能指标，企业可以确定是否满足客户情绪和质量感知。还可以了解产品的平均生命周期，货物在不同条件或环境中如何保持，甚至识别设计缺陷，以便在将来的迭代中进行补救。
大数据的实时和持续流程意味着产品在整个生命周期内的持续改进和微调，这使得降低风险和成本更加可能——企业可以在实际水平上更快地对市场和客户做出反应。
5.减轻了外部风险
开展业务，有些风险是无法控制的。例如，供应链依赖性具有一定程度的风险。如果材料供应商突然遇到生产障碍，或材料质量下降，它将对你的工艺和产量产生重大影响。
这些事件的最大问题是企业没有相应的计划。是的，它们可以而且确实发生了，而且有时并没有阻止它们。
例如，恶劣的天气模式或材料短缺可能会影响当地市场。企业可以使用分析工具尽早识别这一点，调整流程并进行更改，甚至可以从其他地方获取材料以弥补损失。
（原标题：大数据改变制造业游戏规则的五个方面）
