在信息化發展迅速的今天，大數據也被應用到了制造業。大數據在制造業重點應用涵蓋了產品生命周期的計、制造、服務、市場、再利用等各個階段，每個階段都會有相應的數據。整個周期匯聚起來的數據既多又復雜。不過，有了大數據的加持，制造業才得以更好的前行。
大數據分析可以為生產者提供更加良好的解決方案
現代供應鏈正在隨著技術的發展演變，并變得越來越復雜。通過大數據分析解決方案可提供供應鏈可視性，即時了解關鍵供應鏈的各種信息，發現優質供應商，直觀的評估他們的產品制造種類、周期、質量等情況，以及按時交付訂單的能力是強是弱。
在大數據技術的支持下，制造業企業生產的產品，每件產品可以有一個專屬射頻識別碼，并且可以通過這一射頻識別碼識別該產品在整個生產過程中的所有數據，一旦出現問題，工程師可以通過數據排查找出問題并加以修正改進，進而大大提高產品優質率。
RFID等產品電子標識技術、物聯網感知技術以及終端云共享技術，能幫助制造業企業獲得完整的產品供應鏈大數據。工廠管理者利用這些數據進行分析，可以積極改變產品的制造、流通模式，以促進倉儲、配送、銷售效率的提升并降低成本。
大數據分析可以為銷售者提供更加良好的解決方案
大數據是一個很好的銷售分析工具。通過歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求占比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及產品營銷認可度較高的組合形式、消費者的需求變動等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。
在需求鏈環節，大數據分析在為企業帶來更多價值的同時，也對企業的技能型人才提出了更高的要求。
大數據分析優于傳統數據分析的是，大數據分析是對雜亂的、海量的、雜亂的、多元的數據進行專業的分析，需要有專業的人員和去進行數據的整合、分析和調用，從而充分發揮各類數據的價值，而傳統的數據分析僅僅只是依托于表格進行分析，相較于大數據分析來說優勢就不那么明顯了。
大數據技術能夠對海量數據信息進行搜集、統計、分析和處理，為人們的信息反饋、城市建設、商業活動、公共決策等提供重要參考，可以被廣泛應用于金融、商業、教育、醫療、管理、電子等各個領域。
不過，面對數據孤島嚴重、數據采集方式落后、缺乏統一數據資源管理機制、大數據行業應用標準缺失等問題，應該引起各方面的重視，尤其應加緊對數據隱私、數據安全方面的立法和規范。
以數據挖掘、數據分析為核心的應用和服務，無疑能為社會經濟的增長奠定堅實的數據基礎。未來，大數據不僅會在不同層面改變大家的思維模式，還能改變許多人原有的生活方式和商業服務業態。
在大數據技術支持下，企業還可以利用傳感技術、自動化技術等增強產品生產的智能性、網絡性，將傳統制造業和高端服務業融合在一起，進一步提高企業產品的競爭力。大數據能夠為制造業提供多方位、精細化的服務，從產品設計到制造、從使用到維護、從在線推廣到線下展示階段，多元化正向數據以及逆向數據，都將在制造業供應鏈和需求鏈場景下得到全面應用，智慧工廠、智能機器人、智慧倉儲，智慧物流等應用也為時不遠。
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