如中所述国家标准与技术研究所（NIST）在美国商务部，大数据包括用于分析、存储和操作的大量数据集。数据聚合率继续以看似闪电般的速度增长。这种爆炸式增长创造了形成新信息的机会，这些信息对于克服挑战和激发尚未开发的价值的实现至关重要。分析技术的进步使制造商能够处理大量数据，从而提高效率和产量。因此，大数据包括在大量数据集中识别相关和可操作信息的流程。
随着软件的进步和传感器技术成本的降低，制造商继续从收集越来越多的数据中受益。因此，大数据分析解决方案为整个流程行业的生产设施带来了有意义的收益。
当数据分析遇上制造业会发生什么？
数据分析帮助制造商提高竞争力的方式包括:
提高运营效率:分析使制造公司能够根据最新的相关信息做出明智而及时的评估。几十年来，分析解决方案一直被应用于电力和流程工业的其他领域，以避免意外停机的高成本。在其他地方，此类解决方案已被用于提高流程绩效和优化将原始生产投入转化为适销产品的过程。将不同的数据结合在一起使制造商能够更全面地了解情况，从而做出有效的决策。例如，即使对生产控制系统进行适度改进，也可以提高生产能力、质量和降低能耗。
节省成本:与手动执行类似分析相比，数据挖掘可以更快地锁定重要信息，从而降低公司的成本。例如，算法——无论是基础算法还是高级算法——都可以持续使用，以主动识别过程中人眼不可见的模式。无论是噪音、误差还是其他过程数据特征的波动，生产人员几乎不可能识别出可能对性能产生巨大影响的细微变化。从经济节约的角度来看，分析可用于评估资产绩效，从而避免阻碍生产并最终导致灾难性故障的机械问题。分析还可用于加快流程，从而提高吞吐量。来自分析解决方案的见解可以帮助流程工程师了解将精力集中在何处以实现更平稳的整体性能，并确保成本得到有效控制。
识别流程风险:当所需设备出现故障时，流程制造工厂的生产速度可能会大幅下降。因此，应用数据分析来监督关键生产资产至关重要。分析工具已成功应用于流程工业中，以监控大型旋转设备的健康状况。尽管此类资产的数量有限，但数据分析也已被用于评估更丰富资产的性能特征，如泵、电机甚至阀门和阻尼器。及时了解这些资产的健康状况变化使员工能够调整生产并避免计划外停机的风险。数据分析提供了降低风险的优势，因为它能够消耗和评估大量数据，并提供健康状况下降的预警。
这是什么意思？
随着数据分析越来越多地应用于流程制造领域，可以更好地了解运营，提高生产效率和产量。分析工具使生产人员能够发现以前无法获得的新见解，并对工厂绩效做出有意义的改进
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