尽管迄今为止，大数据出现的时间相对较短，但大数据有望重振美国制造业的劳动生产率。一些技术精湛的公司正在利用增强的数据集跟踪产量，最大限度地减少生产误差，管理风险。并优化生产车间的装配速度。大数据不仅可以帮助企业实现更高的效率，而且还可以大幅降低成本。
供应链的改进
大量数据通常用于识别，纠正，以及降低典型供应链中涉及的风险。包括采购原材料以及成品储存和分配的过程都面临着可以通过大数据解决的独特挑战。更大和更复杂的供应链将比较小的供应链更容易受到影响，但几乎所有这些都可以从大数据收集和处理中获益。
数据量不是克服的唯一障碍。生产制造商正在处理更多的数据源和投入。呼叫中心记录，在线流量，客户索赔，甚至社交媒体帖子都被用于收集有价值的消费者数据。尽管目前这些信息大部分来自于这些来源，但它可以在未来归档和利用，做出业务决策，建立组织目标，并改善客户服务。
更好的沟通
企业还可以使用大数据来加强同事，消费者甚至生产机器之间的沟通。工业物联网（IIoT）带来了设备互联的广泛网络。
原材料和成品都可以使用智能RFID芯片进行标记，该芯片可以在生产或运输过程中的任何时候报告其精确位置和物理状况。自诊断机器可以防止进一步的问题，并通过自动断电进行维护或维修来避免人身伤害。所有这些功能都有潜在的效率，并节约成本。
增加培训机会
企业在对员工进行培训时，可以看到大数据管理最明显和最有益的应用之一。需要大量新角色来适应这项新技术，包括IT人员，网络专家，数据存档和网络安全专家。2012年至2015年期间，仅在大数据的利基市场中创造了超过四百万个IT职位，这些数字没有显示出放弃的迹象。
除了为具有积极性的员工提供更多机会外，还可以利用大数据来加强现有培训计划的有效性。通过收集和监测相关的个人绩效，考试成绩和一般生产力相关的数据，企业可以根据需要修改课程表。这可以让企业更好地解决问题，加强培训方案中最重要的部分。结果可以在不同部门，竞争对手和整个行业进行比较和对比。
但企业并不是单靠培训和教育工人来接受大数据。许多学术机构，本地大学甚至高中都开始围绕大数据，云计算，以及下一代IT系统开展课程。IBM公司最近开始与耶鲁大学，西北大学，密歇根州立大学，罗格斯大学，以及俄亥俄州立大学建立合作伙伴关系。
大数据和制造案例
在这样早期的开发阶段采用大数据的制造商将最终获得最大的回报。增强供应链，加强合作伙伴之间的沟通，以及获得更多的培训机会，这些只是大数据行业的开始。
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