制造业数据分析怎么做？——九数云BI
近年来，发展智能工厂成为全球制造业的显学，随着人力短缺、工资上涨、产品交期越来越短、市场需求变动大等问题出现，制造业正面临新一波转型挑战，制造业数据统计在辅佐决策与转型中也愈发重要。
对于工业制造业来说，由于自身在技术创新性等方面的特殊需求，对于大数据技术的需求改变是非常庞大的，这就需要在实际应用过程当中将海量数据变得能够真正被实际应用所用，那么大数据在工业领域和制造业领域等方面也就能起到非常重要的意义了。近年来，发展智能工厂成为全球制造业的显学，随着人力短缺、工资上涨、产品交期越来越短、市场需求变动大等问题出现，制造业正面临新一波转型挑战，制造业数据统计在辅佐决策与转型中也愈发重要。
1、制造业数据分析：解决库存过剩问题
由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值，企业在产品设计制造之后，可直接派送到消费者手中。
2、制造业数据分析：改善订单处理方式
企业通过大数据的预测结果，便可以得到潜在订单的数量，然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节。
也就是说，企业可以通过大数据技术，在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析，得到粗略的客户需求量，然后开始生产加工产品，等到客户下单后，才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。
3、制造业数据分析：使产品设计更优化
借助大数据技术，人们可以对原物料的质量进行监控，发现潜在问题立即做出预警，以便能及早解决问题从而维持产品品质，大数据技术还能监控并预测加工设备未来的故障几率，以便让工程师即时执行最适决策。
4、制造业数据分析：使工业采购变得更加精准
大数据技术可以从数据分析中获得知识并推测趋势，可以对企业的原料采购的供求信息进行更大范围的归并、匹配，效率更高。大数据通过高度整合的方式，将相对独立的企业各部门信息汇集起来，打破了原有的信息壁垒，实现了集约化管理。
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