随着工业大数据的爆发性增长和智能制造产业的升级，大数据分析在制造业的运用，已经越来越受到各大制造企业的重视。极星大数据分析平台，为制造业提供量身定制的大数据分析软件，帮助制造企业应对未来挑战。
自工业革命以来，为了改进运营，制造业企业一直以来都在有意地采集并存储数据。随着时间的推移，数据在制造业分析的需求将越来越大。然而在过去的许多年间，利用数据的根本动因并没有改变，数据的复杂性增强，数据转化为情报的能力越来越大。
制造业大数据的主要来源有两个，第一是智能设备。现代工人可以带一个普适感应器等设备来参加生产和管理。 所以工业数据源是280亿左右大量设备之间的关联，这个是我们未来需要去采集的数据源之一。
第二个数据来源于人类轨迹产生的数据，包括在现代工业制造链中，从采购、生产、物流与销售内部流程以及外部互联网信息等。通过行为轨迹数据与设备数据的结合，大数据可以帮助我们实现对客户的分析和挖掘，它的应用场景包括了实时核心交易、服务、后台服务等。
有了大量的数据来源，只完成了一半。制造业大数据不仅仅是大量的数据的堆积，人们还必须设法收集并弄清楚不断变化的数据背后隐藏的价值，这就需要大数据分析平台的应用，帮助企业挖掘和使用大数据，利用大数据指导制造生产。
怎么利用采集和存储的大数据进行分析，帮助制造业创新升级？一般来说，制造业大数据分析有三种主要途径：
途径1：利用平台，实现数据全程互通
利用开放大数据分析技术与平台，将任何系统的数据移动到任何其他地方。制造运作管理系统建设项目是系统工程，不仅仅是一套我们理解的传统软件系统，更多的是项目执行和服务的平台。 这需要在项目管理与制造企业的策略“客户服务”上，体现出制造企业的综合管理能力与软实力。
整个平台要从前期、工程实施以及售后服务这三个大的阶段来架构。在前期规划中，要重视标准、设计与实施，特别是与管理一体化的信息系统形成统一的对接。有了前期统一规划的制定，工程实施的环节可把行业的经验、集成能力、实施能力、软件开发能力等融合。特别需要在组织上建立和形成超级团队的制度。而持续服务、长期经营，将物联网应用融入与“软件+云服务”的互联网＋战略是后续服务的考虑重点。
在制造业大数据分析工作中，必须要加强通过物联网科技的应用对后续持续服务的支撑作业。通过工业物联网，实现的及时响应客户、物联网软硬件系统定期巡检、提供应急备件、提供易耗品、完善应用等功能来加强和锁定与企业的供应链企业之间的长期合作。通过管理平台与物联网数据，可以持续为客户提供有价值的服务。
途径2：高效集成和交互数据
打造能够处理结构性和非结构性数据的数据模型。新技术是创新革命的核心，其中很重要一个特点就是集成，即制造运作管理系统MOM与ERP、EAM、OA、商业分析的集成，包括一键登录、界面集成、消息推送、工作流集成、主数据、应用集成总线与平台。
由于这些系统之间主数据全部统一，所有系统之间的数据交互依靠应用系统总线进行数据交互，整合了跨系统的业务流程、工作流、服务流程等之后即实现无缝集成和分析。对于企业管理者来说，一键登录后，可以根据不同的岗位，个性化制定并且显示与管理最相关的必要信息。这就是互联网所带给我们的分享思路。
途径3：实现大数据可视化处理
通过时间序列、图像、视频、机器学习、地理空间、预测模型、优化、模拟和统计过程控制等先进的分析工具与制造业企业内的大数据平台结合分析，从而洞见尚未显现的情况。通过传感器、感应器、传输网络和应用软件等物联网数据，与管理应用软件结合起来，将是今后制造业大数据分析的一大方向。
人工智能处于爆发前夜，智能制造大势所趋，而这些，都离不开制造大数据的广泛运用。展望未来，极星大数据分析平台，将与制造企业一道，开创智能制造的广阔未来。
极星大数据分析平台，由深圳康拓普公司开发，是一款专为大型企业及专业机构海量数据，打造的大数据一体化解决方案。极星大数据分析平台能提供强大的海量数据的处理功能，如：数据采集、数据存储、数据处理、数据挖掘、数据分析、数据可视化、数据专业算法等，广泛适用于金融、电力、制造业、石化、燃气、交通等各行各业。
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