大數據分析應用帶來的效益將滲透于整個制造業價值鏈，如產品創新、市場需求預測、優化產品生產流程、生產過程精準控制、企業業務流程精細化管理等。主要應用有：

（１）實現大規模個性化定制。在產品生產之前通過大數據分析感知用戶的情景信息，快速洞察用戶需求及興趣點，針對客戶的個性化需求進行參數配置、優化和建模，從而精準地向用戶提供制造服務的主動推薦、檢查和建議。

（２）產品故障診斷與預測。通過分布在生產線不同環節的傳感器實時采集制造裝備運行數據，并進行建模分析，及時跟蹤設備信息，如實際健康狀態、設備表現或衰退軌跡，進行故障預測與診斷，從而減少這些不確定因素造成的影響，降低停產率，提高實際運營生產力。

（３）精準制造服務推送。通過多渠道收集用戶大數據，如身份信息、行為數據和交易數據，從各個維度了解客戶需求，在整合數據之后，企業可以了解哪些客戶群體需要怎樣的制造服務，從而挖掘商業機會，主動發現制造任務，輔助制造企業作出合理決策，減少盲目制造與需求不匹配造成的資源浪費。

（４）制造流程優化控制。傳統的制造流程建模方法和自動控制方法是以事先建立對象模型為前提，然后根據對象理論模型加以閉環控制，從而使輸出結果符合要求。然而，面對復雜的工業生產系統時，其特性和行為難以被理解和掌握，建立優化控制模型十分困難，通過系統大數據處理分析，以數據為基礎來發現模型，可以解決現有機理建模方法難以解決的問題。

總之，基于大數據的智能制造的基本目的就是對制造設備本身以及產品制造過程中產生的數據進行系統分析，轉換成實際有用的信息或知識，并通過這些信息／知識對外部環境及情形做出判斷和采取適當的行動，進而產生優化的業務決策和個性化的服務，創造價值并獲得更多的收益。

注：文章內的所有配圖皆為網絡轉載圖片，侵權即刪！