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　　大数据击败传统仓储运输

　　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。虽然此时消费者还没有下单，但是消费者最终接受产品是一个大概率事件。这使得企业不存在库存过剩的问题，也就没有必要进行仓储运输和批发经营。

　　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。

　　用户可以根据流程当中每一个环节的轻重缓急来更加科学的安排企业的费用支出，同时，利用大数据的海量存储还可以对采购的原料的附带属性进行更加精细化的描述与标准认证，通过分类标签与关联分析，可以更好地评估企业采购资金的支出效果。

　　大数据让产品设计更优化

　　借助大数据技术，人们可以对原物料的品质进行监控，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。大数据技术还能应用于精准预测零件的生命周期，在需要更换的最佳时机提出建议，帮助制造业者达到品质成本双赢。

　　比如日本的Honda汽车公司就将大数据分析技术应用在了电动车的电池上，由于电动车不像汽车或油电混合车一样，可以使用汽油作为动力来源，其唯一的动力就是电池，所以Honda希望进一步了解电池在什么情况下，绩效表现最好、使用寿命最长。Honda公司通过大数据技术，可以搜集并分析车辆在行驶中的一些资讯，如：道路状况、车主的开车行为、开车时的环境状态等，这些资讯一方面可以帮助汽车制造公司预测电池目前的寿命还剩下多长，以便即时提醒车主做更换，一方面也可以提供给研发部门，做为未来设计电池的参考。

　　大数据让终端零售畅通无阻

　　对于一家企业来说，供应链方面的业务需求也是整体运作当中非常重要的一环，在零售行业当中的一些企业也将大数据技术融入了进来，沃尔玛的零售链平台提供的大数据工具，将每家店的卖货和库存情况大数据成果向各公司相关部门和每个供应商定期分享。供应商可以实现提前自动补货，这不仅减少门店断货的现象，而且大规模减少了沃尔玛整体供应链的总库存水平，提高了整个供应链条和零售生态系统的投入回报率，创造了非常好的商业价值。

　　编辑的话

　　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。[返回频道首页]