每個企業(yè)都有自己的規(guī)劃和自己企業(yè)在運營環(huán)節(jié)的管理最佳實踐，畢竟，這么多年的信息化建設，對企業(yè)的產品制造的方方面面都有了很大的提升。大數據對促進供應鏈中的生產環(huán)節(jié)產生了前所未有的巨大影響，在眾多的運營決策改進里面，這些影響包括產品設計，質量控制，客戶畫像等等。由于任何問題都有可能在某種程度得到優(yōu)化，問題在于，大數據在企業(yè)運營(產品制造)中到底有哪些應用值得我們關注？

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　1、消費者需求分析

　　很多企業(yè)管理者都意識到了消費者再也不是營銷產品的被動接收器了，通過大數據來了解并設計消費者的需求的產品，可能是我們所有企業(yè)都應該去考慮的第一個大數據的生產應用場景。

　　借助大數據，我們對采集來的企業(yè)內部(內源數據)，例如銷售網點的數據，消費者直接反饋等，與外部數據(外源數據)，例如社交媒體的評論，描述產品用途的傳感器數據等，通過微觀細分，情感分析，消費者行為分析以及基于位置的營銷等手段，讓我們企業(yè)“擦亮眼睛”，摸清消費者的需求，徹底改變曾經那種“跟者感覺走”的狀態(tài)，走出直覺猜測消費者的需求的局面。

　　企業(yè)由此迫切需要建立利用內源數據以及外源數據的機制，全渠道了解消費者的需求，使用多重分析法，例如聯(lián)合分析法，來確定消費者對與產品某種特點的支付意愿，了解使產品搶占市場的重要產品特征，從而改善產品設計，為產品提供相應的改造升級的明確方向和規(guī)格參數。

　　2、打通生產豎井

　　豎井有兩層含義。 首先是信息和數據的孤島。傳統(tǒng)行業(yè)經歷了過去20年的信息化建設，形成了大量的，種類繁多的大型應用。每個應用系統(tǒng)都有自己的數據，與組織結構的豎井相輔相成，逐步形成了我們今天看到的信息獨島。

　　其次， 豎井是對于組織部門的一種比喻，這種組織部門有自己的管理團隊和人才，但缺乏與其他組織單位合作或交流的動機與需求?？缭截Q井是當代企業(yè)營銷面臨的重大挑戰(zhàn)之一。重塑企業(yè)架構是必由之路。我們必須改變妨礙消費者體驗的組織結構，建立基于消費者的意愿，去改變組織結構，去影響消費者與品牌打交道的方式。通過接觸其他文化、改變先前的設想，并且要去除聯(lián)想障礙，來實現各渠道創(chuàng)造無縫體驗。

　　大數據的先進架構，例如大數據湖，可以讓跨部門，跨公司，跨地域，甚至跨行業(yè)的相關組織，在共同遵循的數據治理框架下，產品設計者與制造工程師可以共享數據，模擬實驗以測試不同的產品設計，部件與相應供應商的選擇，并計算出相關的成本，以促進產品設計，測試。實現信息與情報的融通。

　　3、產品與服務的設計

　　產品可以分為有形產品和無形產品。 生產型企業(yè)生產的多為有形產品， 而服務型企業(yè)生產的多為無形的產品。無論有形，無形或是把產品服務化的企業(yè)，其最終的目的都是以通過服務來增加利潤，并且在同質化競爭中體現差異性。

　　產品設計是明確企業(yè)產品性質與特點的過程，這個過程復雜且代價高。生產成本的80%左右是受到了產品設計階段的決策影響。因此，如何提升產品設計的決策是所有企業(yè)家和管理者的共同挑戰(zhàn)。

　　我們在設計并且生產出消費著需要的產品的旅程中發(fā)現， 產品的設定和生產要素，跟流程、工藝、市場，消費習慣，銷售策略，區(qū)域，氣候等等都有千絲萬縷的關系，數字化能夠幫我把這個輪廓勾勒出來。利用大數據的實時數據分析，將數字勾勒出來的消費者偏好轉化成為有形的產品特點，利用數據設計產品，實現研發(fā)與運營共享數據，共同參與產品設計的改進和調整。

　　4、開放式的融合創(chuàng)新

　　Web 2.0的出現和廣泛流行至今，深遠地影響了用戶使用互聯(lián)網的方式?；ヂ?lián)網，移動通信網以及物聯(lián)網是當今最具影響力的三個全球性網絡，移動互聯(lián)網恰恰融合了前兩者的發(fā)展優(yōu)勢，而物聯(lián)網傳感器數據則使得創(chuàng)新型售后服務成為可能?，F在，人們越來越習慣從互聯(lián)網上獲取所需的應用與服務。

　　供應商，消費者，第三方機構等與此同時將自己的數據在網絡上共享與保存，不僅僅會通過全渠道征求消費者意見，還與學術或行業(yè)研究者合作開發(fā)新產品。通過互聯(lián)網平臺來為企業(yè)創(chuàng)新出謀劃策，與其合作研發(fā)產品。Web 2.0時代不單單提供了云計算的接入模式，也為云計算培養(yǎng)了用戶習慣。大數據為生產型企業(yè)提供創(chuàng)新服務乃至建立新型商業(yè)模型提供了歷史性的機會。

　　5、適應性庫存管理

　　總所周知，庫存成本往往占了產品成本的50%，過多的庫存會造成過高的庫存管理成本。與此同時，庫存的多少似乎永遠也無法解決商品的脫銷。無論是庫存量還是脫銷量，企業(yè)在發(fā)展過程中，都希望利用信息化手段，能夠通過實時跟蹤貨物，采集數據，確定不同地區(qū)在不同時間的庫存水平，使得庫存水平具有適應性。

　　運用大數據使得供應與需求信號緊密聯(lián)系在一起變得容易實現和具有可操作性。我們可以把銷售記錄，銷售網點數據，天氣預報，季節(jié)性銷售周期，區(qū)域庫存信息等不同緯度的數據融合起來，形成實時感應需求信號，與實時貨物位置等信息能關聯(lián)分析，匹配供求關系。產生的精確的信息，可以反饋到生產計劃，庫存水平與訂單量等庫存計算的各個環(huán)節(jié)， 使企業(yè)了解具體地區(qū)的庫存量并且自動生成訂單，從“需求感應”實現“適應性的庫存”管理，不斷優(yōu)化庫存水平。

　　6、質量管理

　　早在上世紀90年代開始，大量的企業(yè)就開始通過應用分析法來提高產品質量和生產的效率，其核心是實現生產與服務的需求相匹配。今天的大數據分析手段也是如出一轍。大數據不僅能夠使生產商制造產品的時間縮短20%-50%，還能夠在產品批量生產前通過模擬，檢驗防止產品缺陷，減少產品開發(fā)周期過程中不必要的環(huán)節(jié)等。

　　質量管理強調產品質量要符合消費者預期，這個預期包括預算，功能，外觀等等。這是大數據分析法提升質量管理環(huán)節(jié)的首要收益。通過對內源與外源數據的實時采集和分析，企業(yè)能夠準確地了解消費者需求以及購買行為，明確產品特征，運用高級分析法準確地指導生產，運輸與采購以提升產品或服務的質量。

　　大數據的實時性與實效性，給企業(yè)的生產質量管理提供了質的飛躍。傳統(tǒng)質量管理主要是通過靜態(tài)的，歷史的，沉淀的數據，通過檢查表，散點圖，控制圖等檢測手段，來發(fā)現生產過程的質量問題大數據通過物聯(lián)網，通過產品上安裝傳感器，標簽等手段，實時監(jiān)測采集數據，認知產品性能，實時提高質量。

　　7、勞動力的數字化

　　勞動力是除了產品成本外，企業(yè)最重視的開支。而且，問題的復雜程度也是最大的。 問題除了員工本身之外，有很大一部分問題與管理水平低下有關，管理者不因只強調員工的問題，而忽略自身和機制的問題，特別是在零售，分銷，加工等這些勞動密集型企業(yè)，勞動力問題尤為突現。

　　任何一個組織，應該通過有效的科技信息手段，快速建立認知，基于組織的行為和文化標準，提高一致性和我們從雇傭的質量，繼任計劃，以及到員工的成長進程的全人才生命周期的管理。通過大數據方式，找到進行員工調度的最佳模式，縮短管理時間，實現技能與崗位的周期匹配，勞動力效率最優(yōu)化。讓勞動力的管理成為可預測的，且基于分析學的方法來實現人才資源的管理。這樣的方法一是客觀，二是從大數據統(tǒng)計的角度將員工的績效指標和行為特征連接了起來，為每個企業(yè)創(chuàng)造了一個“最適合”的勞動力模式。

　　大數據在幫助企業(yè)生產實現需求預測的精確性，對提高員工調度效率起這非常重要的作用，這又進一步說明了在銷售環(huán)節(jié)獲取的數據是如何影響生產環(huán)節(jié)決策的。由此給組織帶來提供卓越的客戶體驗，更高的生產率，更高的銷售增長，和更廣泛的利潤空間。這一切都源自于100%數據驅動的，盡可能避免主觀判斷和推測。

　　8、資產智能管理

　　物聯(lián)網(IOT)的發(fā)展以及感應技術的興起，為我們開創(chuàng)了一個能緊密連接物理空間許多事物的信息網絡。隨著大數據分析技術的發(fā)展，特別是預測分析的發(fā)展，結合互聯(lián)網云化的廣泛應用，物理空間與虛擬信息空間的形成與同步，離不開設備的自我意識和自主維修機械系統(tǒng)。

　　智能設備的未來，一定是能夠自主評估健康狀況和退化情況并主動預防潛在性能故障，并且做出維修決策，以避免潛在故障的系統(tǒng)。要實現健康條件評估，就需要利用數據驅動算法分析從機械設備及其周邊環(huán)境中的數據。實時設備條件信息可反饋至機械控制器以實現自適應控制，同時信息也會反饋至設備管理人員方便及時維修。操作員可根據每臺設備的健康條件平衡和調節(jié)每臺設備工作量和工作壓力，從而最大程度優(yōu)化生產和設備性能，實現主動檢修計劃的智能決策。