在制造业中，大数据对制造业的赋能主要体现在生产环节的数字化、智能化、网络化和智能化等。大数据在制造业中的应用存在着生产环节和供应链环节双重特征。生产环节的数字化主要体现为实时采集生产数据与历史数据，通过大数据分析预测生产动态和规律；供应链环节的数字化主要体现为实时的供应链数据采集与分析，通过大数据驱动供应链优化升级。近年来，我国制造业发展取得重大突破：信息技术与制造业深度融合，工业互联网快速发展；数字技术赋能制造业，数字技术和制造业深度融合，工业互联网正在成为制造业高质量发展中的重要引擎；制造业企业通过开展大数据分析、融合应用，不断提升产品质量、提高生产效率、降低运营成本、优化管理流程，从而降低经营成本、提升产品竞争力、提高经营效率、增强企业核心竞争力。可以说，大数据正在改变制造业发展格局，并推动制造业加快转型升级。
一、大数据推动制造业整体向数字化迈进
我国制造业数字化转型起步较晚，目前工业互联网、工业 APP以及智能制造等数字技术在制造业中尚未得到广泛应用。随着云计算等信息技术在制造业中大规模应用，制造业逐渐形成由工业互联网驱动制造业整体向数字化迈进的发展格局。一方面，随着云计算技术对智能制造等领域新业态新模式带来的冲击和挑战越发突出，如何抓住机遇提高产业竞争能力已经成为当前制造业企业面临的重要课题。另一方面，随着智能制造、工业互联网等数字技术向制造业渗透和广泛应用，智能化生产模式得以广泛应用和推广发展。近年来，我国制造企业围绕产品质量、供应链协同、柔性制造、个性化定制等方面开展了一系列创新和实践。
二、大数据加快提升制造业核心竞争力
大数据在制造业中的应用可以对制造业价值链的各个环节进行优化完善，提升制造业核心竞争力。一是对工业设备、生产过程、原材料等实现精准监控、实时预警，对生产过程中工艺参数、质量标准等进行实时跟踪，实现实时预警和科学决策。二是优化生产工艺和管理流程，加快流程再造、模式创新，提高生产效率、降低运营成本、提高运营管理水平。三是为客户提供个性化服务和增值服务，提升客户体验感，加快行业口碑传播。
三、大数据加速提升制造业产业链供应链智能化水平
制造业产业链供应链智能化水平决定了制造业在市场中的竞争力，也是制造业高质量发展和转型升级的重要抓手。大数据通过赋能供应链优化升级、满足消费需求与企业运营管理需求等方面实现智能化。一是借助大数据提高供应链预测能力。依托物联网、大数据等信息技术实现企业对供应链各环节数据精准采集与分析评价。二是依托大数据构建企业供需互动机制。构建基于企业需求的供应链供需互动机制，实现企业之间、企业与供应链上下游之间要素资源共享与动态互动。三是利用大数据进行精准定价与供应链优化。
四、大数据助力制造业转型升级
制造业的转型升级是一个循序渐进的过程，需要不断在大数据与制造业领域进行深入合作，推动大数据在制造业中渗透运用。一方面，大数据助力制造企业转型升级。制造业企业通过建立云平台和数据仓库，实现产品全生命周期和全过程数据可视化、可追溯；同时通过运用数据挖掘、机器学习、人工智能等技术，优化产品设计研发流程、组织管理流程、产品生命周期管理流程并提升产品设计能力和营销能力。数字技术与制造业深度融合、工业互联网快速发展、工业互联网标识解析体系全面升级等都有利于大数据融入制造业领域，促进制造业与大数据结合协同创新，提升制造业整体水平。
