如通常使用的術語，“大數(shù)據”指的是要用數(shù)據庫管理工具處理的龐大和復雜的數(shù)據集或處理應用的傳統(tǒng)數(shù)據。大數(shù)據的挑戰(zhàn)包括了：數(shù)據的捕獲、保管、存儲、搜索、共享、傳遞、分析和可視化。相比于相同總量的分離型小數(shù)據集，大數(shù)據集來自對單一數(shù)據分析的衍生附加信息和相關數(shù)據的大集合。大數(shù)據可以發(fā)現(xiàn)相關性，有助于對趨勢進行清晰和迅速的理解，支持更好的及時決策。
在制造業(yè)方面，大數(shù)據是指從車間現(xiàn)場到企業(yè)頂層所有生成、交換和集成的數(shù)據。什么使在制造業(yè)中的數(shù)據變“大”?這是因為越來越多的虛擬化和仿真，以及眾包和社會制造(即在設計和制造過程中利用社交媒體生成數(shù)據)的增長趨勢。這使制造企業(yè)正朝著數(shù)字化的方向發(fā)展。
整合從傳感器和PLC到企業(yè)和供應鏈平臺的數(shù)據可以產生顯著的成效
在數(shù)字化企業(yè)中，數(shù)據連接制造系統(tǒng)，如：產品生命周期管理(PLM)、供應鏈關系管理(SCM)和制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)，集成企業(yè)資源計劃(ERP)。 “其中的關鍵，從自動化的大數(shù)據角度來看，是利用虛擬化和真實數(shù)據的優(yōu)勢，并結合使用他們，”來自某自動化廠商戰(zhàn)略市場部的副總裁比爾 ?卡萊利說。
先是數(shù)量巨大的“虛擬數(shù)據”，在產品建立和制造的初期就創(chuàng)建出來，如產品開發(fā)的模型建造或制造運行的工藝規(guī)劃。然后是采集的“真實數(shù)據”，由車間現(xiàn)場的傳感器、PLC等設備生成的物理數(shù)據。 “合并虛擬數(shù)據和真實數(shù)據的理念是保證產品質量，以及對早期的設計與后來的制造了解需求的關鍵，” 卡萊利說。
這種聯(lián)合的好處是顯著的：比較早期規(guī)劃期間的“虛擬數(shù)據”和隨時間推移的“現(xiàn)實數(shù)據”，使制造商能夠看到在設計上游中做出的決策對制造下游的影響。事實上，根據麥肯錫的報告：80%的生產成本在設計階段就決定了。數(shù)據是在產品生產的工廠現(xiàn)場創(chuàng)建的，它可以與規(guī)劃階段準備的數(shù)據進行“實時”比較，了解是否能夠適當?shù)貪M足了需求。這個結果能夠巨大的改進制造，在生產力、效率、靈活性、質量，使產品快速推向市場。
整合的力量
在美國，離散制造業(yè)比其他行業(yè)，如：政府、醫(yī)療和通訊業(yè)擁有更多的存儲數(shù)據。相比其他行業(yè)，通過數(shù)據分析給制造商提供的收益是非常顯著的，而且比較安全，
誘人的果實可能會在連接不同的數(shù)據存儲中找到。制造商使用不同的數(shù)據庫工作：軟件應用平臺 -- 通常在設計和開發(fā)的早期階段使用;制造應用平臺 – 通常在收集、存儲和管理相關制造的數(shù)據時使用?！拔覀冞M行跨平臺的整合，使數(shù)據更適合識別或與特定產品相關，放在有針對性的地方，容易實現(xiàn)訪問和可視化，” 卡萊利說。在不同平臺有了這些集成層，制造商可以按屬性進行跨平臺搜索，找到正在工作的相關數(shù)據(即設計，制造)。一旦識別到數(shù)據，就可以通過集成層進口查看它，并交付給那些需要它的人員。
“我們不打算創(chuàng)建一個龐大的數(shù)據庫或強制它的存在;相反，我們可以看看數(shù)據庫是否聯(lián)合了企業(yè)各個部門在全球的不同部分或提供跨越他們的網絡和集成，識別數(shù)據屬性、通用性，等等。然后，我們把這些數(shù)據放在一起，” 卡萊利注釋道?！斑@對制造商是一種強大的工具，幫助他們在產品生命周期過程中的任何一點做出更好的決策?！?/FONT>
專注于集成是自動化廠商對待大數(shù)據的關鍵區(qū)別。有各種集成和擴展的解決方案，涵蓋了制造的每個主要階段：產品設計、生產設計、運行和自動化。
“我們正在為制造過程的多個站點和多個區(qū)域提供關鍵數(shù)據的可視化，” 卡萊利說。 “今天有這么多的數(shù)據。你不可能使用所有的數(shù)據，也沒必要。但你必須有在某一時刻訪問某一特定數(shù)據，或是找出制定決策相關數(shù)據的能力，不管在執(zhí)行層還是在工廠車間層”。
測量的革命
埃里克?布林約爾松是麻省理工學院斯隆學校管理科學的教授，也是麻省理工學院中心數(shù)字業(yè)務的總監(jiān)，還是世界上研究IT如何影響生產率的主要人員之一。他說，大數(shù)據革命的確改善了測量。布林約爾松在麥肯錫的季刊中寫到：
最偉大科學的革命是測量的革命。我們已經有一次測量革命，在過去的幾年里，已經讓企業(yè)能更深入地了解他們的客戶在做什么，他們的流程在做什么，他們的員工在做什么。測量的極大改善正在創(chuàng)造新的不同管理方式的機會。我們的研究發(fā)現(xiàn)：做決策的方式已經從使用直覺轉變成使用數(shù)據和分析。這種變化一直伴隨著生產率和其他績效評估的可測量而改善。具體來說，對數(shù)據和分析增加一個標準差就與生產率提高5%到6%相關，盈利能力在相同的企業(yè)也有一個較大的增幅。這對企業(yè)意味著：改變他們的決策方式，就有可能超越競爭對手。
利用大數(shù)據且成為一個數(shù)據驅動型企業(yè)，必須具備三個前提條件：
1. 必要的技術基礎設施使測量的內容更加詳細(和處理更大的數(shù)據量);
2. 必要的技能和創(chuàng)新，能超越傳統(tǒng)方法和“理解工藝” ;
3. 進行數(shù)據的文化變革。
最后一項可能是最重要的，從使用數(shù)據支持決策，轉移到利用數(shù)據學習新事物，并從數(shù)據本身找到正確答案。布林約爾松是這樣描述它的：“面對文化變革，管理者愿意說，‘你知道，這是一個有趣的問題，一個有趣的問題。讓我們建立了一個實驗來尋找答案?！?/FONT>
關鍵的進展
自2008年經濟的不景氣以來，現(xiàn)在的制造業(yè)已經使美國的經濟復蘇。根據2013年由工業(yè)周刊對制造業(yè)領袖的一項調查：
· 百分之六十的受訪者對美國制造業(yè)未來的12個月持樂觀態(tài)度;
· 銷售額不斷增長(61%報告增長;10%報告增長超過了16%);
· 百分之七十的受訪者預計在未來的12個月里銷售額會增長;
· 工業(yè)投資(66%報告在過去的12個月投資了設備)和雇用(31%報告增加了美國制造業(yè)的勞動力)。
軟件正在把制造轉化成知識工作，工廠正成為數(shù)字工廠，以及由此產生的數(shù)據的增殖，使大數(shù)據利用成為增加制造活力的關鍵部分。“在自動化企業(yè)，我們談論‘做正確的產品和正確地做產品，’” 卡萊利說。 “制造商必須有自己的產品設計師知道消費者的想法，他們想要什么，他們?yōu)槭裁聪胍?，以及如何更快地生產，并且質量要比競爭對手高?！?/FONT>
如果沒有大數(shù)據，這是一項不可能完成的任務。在制造業(yè)的新時代，大數(shù)據將參與到每個層面。制造商能否更好地使用這項技術，將決定他是否能成為全球競爭中的贏家。
“把適當?shù)臄?shù)據給正確的人員，這正是我們解決方案要解決的問題，” 卡萊利總結道。 “我們希望幫助企業(yè)挖掘他們的存儲數(shù)據，他們采集的大數(shù)據一直呈指數(shù)增長。我們希望幫助他們利用這些數(shù)據，無論它在哪里或在組織中誰需要得到它?！?/FONT>
隨著大數(shù)據不斷以驚人的速度擴展，制造商的成功可能取決于其獲取和利用大數(shù)據的基本內核和實時交付給正確人員的能力。這是一個所有制造商都不得不面對的挑戰(zhàn)，我們的答案是：應對的越快越好，宜早不宜遲。
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