如今，制造业面临着巨大的竞争挑战，无一不追求高生产力，因此很多的制造业都加入大数据的应用热潮。但是，这项技术能否在生产设施中起到重要的作用呢?为了获得正确的答案，以下就来深入研究一下大数据正在改变制造过程的三种方式：

方式一：采用大数据以减少停机时间

电力中断或停机对于每个工业部门来说都是一个噩梦。据相关统计，制造商每年需要平均处理800小时的停机时间，这也就意味着生产力损失将从5%升至20%。

通过大数据分析与材料科学相结合，配备传感器技术的“智能机器”可以实时利用工业数据的强大功能，并带来巨大的好处。

因此，通用电气公司通过预测机器或某个组件何时发生故障，设法实现了其制造过程的自动化，优化了性能，并消除了停机时间。而每年所获得的450亿美元的市场收入是他们成功的证明。

方式二：在大数据时代缓解供应链风险

我们都知道，供应链充满了不确定性。如果企业想减少生产过程中可能的风险，并与零售商和客户建立良好的关系，则需要再次进行数据分析。在供应链中，大数据应用围绕着可追溯性、采购和仓储三个主要的孤岛开展。例如，物联网促进数据卓有成效地用于产生有的见解，使制造商能够追踪货物以达到减轻不利的情况。

根据英国特许采购与供应协会的报告，自然灾害和极端天气条件是导致供应链中断的主要原因。为了确保这些情景不会导致业务中断，企业可以分析龙卷风、地震、飓风等天气状况，并使用大数据预测分析来计算延误概率。

此外，通过从外部和在线渠道(例如金融分析师建议和媒体评论)挖掘历史和实时数据，制造商可以发现未来趋势，并在发生金融危机时获得应急措施的宝贵时间。大数据的其他应用包括维护库存水平和改进采购决策。

方式三：利用大数据提高产品质量

质量控制(QC)是大数据可以展示其价值的另一个领域。早在2012年的时候，跨国巨头英特尔公司就开始使用预测分析来加速芯片的生产，同时提高产品质量。

通过仔细检查制造过程中收集的历史数据，英特尔公司显著减少了每个芯片应该经历的测试次数。英特尔数据中心集团总经理Ron Kasabian表示，“我们没有通过19,000次测试来测试每一块芯片，而是将测试集中在特定芯片上，以缩短测试时间。随着我们不断开发新芯片，在此期间发现了很多错误，并进行了修复。”

而且，采用大数据技术有助于英特尔公司测试设备。通过捕获和分析传感器生成的信息，企业可以及早发现生产线故障，并采取预防措施。这种数据驱动的方法已经成为增强质量控制的关键推动者和战略成本的削减者。英特尔公司在2012年节省了300万美元的生产成本。

大数据正在用以上三种方式改变制造过程，质量是企业的生命线，管控好质量，企业的产品在市场上就有了更强的竞争力。大数据改变制造过程，能有效避免产品缺陷、避免加工失效、停机延时等，反之也提升了设备效率和可靠性、避免设备故障和安全问题等，由此可见利用大数据改变制造过程，无疑是给传统制造业带来了机遇及挑战