俄亥俄大學最近發布的一份信息圖表概述了軟件和大數據如何改變美國的制造業。制造業目前占美國國內生產總值(GDP)的12%。2013年，美國制成品出口總額達1.3萬億美元。美國制造業近年來一直處于復興之中，自經濟衰退結束以來，其產量增加了30%。54%的美國制造商正在考慮將制造業從中國帶回美國。世界上80%的軟件都是在美國生產的，這也引領了大數據分析和智能傳感器。
MES軟件，大數據和制造業
隨著制造業向工業4.0邁進，軟件和大數據是該行業轉型的主要驅動力。大數據是指數據集的大小超出了典型數據庫軟件工具有效捕獲，存儲，管理和分析的能力。通過引入基于軟件的大數據分析和更靈活的生產技術，制造商可以將生產率提高多達30%。此外，大數據可以使產品開發和組裝成本降低50%，并顯著降低資本成本。這種潛力剛剛開始被挖掘，因為只有17%的制造商報告實施了大數據分析解決方案。
大數據作為收入驅動因素
從服務正在從成本因素轉變為收入驅動因素的過程中，從嵌入在產品中的傳感器收集的數據正在改變運營和轉變業務模型。這是通過利用這些數據來為OEM管理的主動維護等售后服務實現的。轉型的一個關鍵領域是產品開發，在創建物理原型之前，模擬用于性能分析。這一進步是“智能工廠”的特征。
在模塊化結構的智能工廠中，網絡物理系統監控物理過程，創建物理世界的虛擬副本，并做出分散的決策。在物聯網上，網絡物理系統通過服務互聯網實時地與人類進行通信和合作。它們是價值鏈參與者提供和使用的內部和跨組織服務。
大數據還支持精益制造，這是一種商業模式，包括戰術操作技術，消除非增值活動，同時以低的成本和更高的效率按時交付優質產品。精益的一個例子是利用大數據分析來深入了解銷售趨勢，以此作為優化制造效率的手段。
軟件和大數據的供應鏈影響
大數據分析的使用也在改變供應鏈運營的關鍵要素，包括：
交付路線：通過使用大數據和先進的分析技術，制造商可以節省高達20%的運輸成本。
需求預測：公司可以利用大數據減少20-30%的庫存，同時將平均填充率提高3到7個百分點。
分銷網絡：通過使用大數據分析來優化配送網絡，制造商除了可以節省大量庫存外，還可以節省高達20%的運費和倉儲成本。
復雜制造業面臨的巨大數據挑戰
在為制造商提供明顯優勢的同時，大數據給管理者帶來了許多挑戰：
確定哪些數據是相關的
了解要使用的數據和丟棄的內容
制定正確的問題
最近對179家大公司進行的一項研究發現，采用數據驅動的決策流程可以提高生產率，比其他因素高出5%到6%。一句話：研究表明，使用數據和業務分析的公司比不競爭的公司更具生產力并且擁有更高的股本回報。
