隨著制造技術的進步和現代化管理理念的普及，制造業企業的運營也越來越依賴信息技術，以至于制造業的整個價值鏈，制造業產品的整個生命周期都涉及諸多的數據，制造業企業的數據也呈現出爆炸性增長的趨勢。尤其是隨著大規模定制和網絡協同的發展，制造業企業還需要實時從網上接受眾多消費者的個性化定制數據，并通過網絡協同配置各方資源，組織生產，管理更多的各類有關數據。

　　因此，大數據可能帶來的巨大價值正在被傳統制造業所認可，它通過技術的創新與發展，以及數據的全面感知、收集、分析、共享，為企業的管理者和參與者呈現出一個全新的看待制造業價值鏈的方法。

　　實現智能生產

　　在“工業4.0”中，通過信息物理系統（CPS）實現工廠/車間的設備傳感和控制層的數據與企業信息系統融合，使得生產大數據傳到云計算數據中心進行存儲、分析，形成決策并反過來指導生產。具體而言，生產線、生產設備都將配備傳感器，抓取數據，然后經過無線通信連接互聯網，傳輸數據，對生產本身進行實時的監控。而生產中所產生的數據同樣經過快速處理、傳遞，反饋至生產過程中，將工廠升級成為可以被管理和被自適應調整的智能網絡，使工業控制和管理最優化，對有限資源進行最大限度地使用，從而降低工業和資源的配置成本，使得生產過程能夠高效地進行。

　　例如在過去，在設備運行的過程中，自然磨損本身會使產品的品質發生一定的變化。伴隨信息技術、物聯網技術的發展，通過傳感器技術實時感知數據，知道產品出了什么故障，哪里需要配件，使得生產過程中的這些因素能夠被精確控制，從而真正實現生產的智能化。一定程度上，工廠/車間的傳感器所產生的大數據直接決定了“工業4.0”所要求的智能化設備的智能水平。

　　此外，從生產能耗角度來看，設備生產過程中利用傳感器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異常或峰值情況，由此能夠在生產過程中不斷實時優化能源的消耗。同時，對所有流程的大數據進行分析，也將會整體大幅降低生產能耗。

　　實現大規模定制

　　大數據是制造業智能化的基礎，其在制造業大規模定制中的應用包括數據采集、數據管理、訂單管理、智能化制造、定制平臺等，核心是定制平臺。定制數據達到一定的數量級，就可以實現大數據應用，通過對大數據的挖掘，實現流行預測、精準匹配、時尚管理、社交應用、營銷推送等更多的應用。同時，大數據能夠幫助制造業企業提升營銷的針對性，降低物流和庫存的成本，減少生產資源投入的風險。

　　利用這些大數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

　　“工業4.0”的本質是基于信息物理系統（CPS）實現“智能工廠”，使智能設備根據處理后的信息，進行判斷、分析、自我調整、自動驅動生產加工，直至最后的產品完成等步驟。可以說，智能工廠已經為最終的制造業大規模定制生產做好了準備。

　　實現消費者個性化需求，一方面需要制造業企業能夠生產提供符合消費者個性偏好的產品或服務，另一方面需要互聯網提供消費者的個性化定制需求。由于消費者人數眾多，每個人的需求不同，導致需求的具體信息也不同，加上需求的不斷變化，就構成了產品需求的大數據。消費者與制造業企業之間的交互和交易行為也將產生大量數據，挖掘和分析這些消費者動態數據，能夠幫助消費者參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。制造業企業對這些數據進行處理，進而傳遞給智能設備，進行數據挖掘、設備調整、原材料準備等步驟，才能生產出符合個性化需求的定制產品。