制造业数据挖掘系统的应用有哪些，如何创造高价值

IT行业在制造业的革命过程中发挥了巨大的作用。自动化的流程和机械化产生了大量数据，但大多数制造业者并不能很好的使用这些海量数据。将这些数据点导入分析软件，可获得改善制造过程和提高生产率的有价值信息。制造业数据挖掘系统还可以降低运输，包装，仓储的花费，库存成本应而大大降低。很多汽车制造商在生产之前，会利用大量的数据通过软件分析去生产仿真模型。当汽车进入市场之前，这些模型能帮助减少风险和提高汽车的质量。

制造业数据挖掘系统的是：使用一个常规的数据分析模型和高级的分析工具，将结构化的业务数据与结构化的运营数据和非结构化的内部与外部数据结合，用于企业揭示新的分析洞察。企业智能制造则意味着：有别于传统的方式即现在多数制造厂商对制造数据处理的方式，而是通过企业已有的MES、EMI系统数据和历史数据来实现对数据的采集和分析呈现。

以下我们通过几个案例来看看大数据分析应用可以帮助制造业提升哪些价值。

大数据的应用在各行各业，例如零售业，医疗健康、金融服务、政府等。每个公司都可以从大数据中受益。所有的大数据项目都从一个可行的案例开始，这里介绍八个关于制造业使用大数据的案例。

1.改善制造业的生产流程
对机器的性能测量和可追踪性变成可能。通过在生产中心给所有的机器安装传感器，让生产经理们得到每个部分及时可见的操作情况。大数据和深度分析将为制造商们展现出那些缺失的关联，那些使日常生产行为与财务表现一致的关联。使生产计划者和高级管理人员知道在机器层面如果设施运转正常，那该如何最大化产能。

2.定制产品设计
只卖高利润的定制产品的和按需生产的产品会对生产造成一定影响。对许多