大数据近年发展迅速，与制造业、金融业、服务业等融合发展，推动了国民经济各个产业迅速发展。特别是制造业在研发、生产、销售过程中产生了大量的数据，挖掘这些数据可使制造业转向智能化发展。
一、大数据在制造业中的应用
产品的生命周期包括研发设计、生产制造等。大数据可以在产品全生命周期过程发挥积极作用，使产品具备很强的针对性。
在研发设计方面的应用有：
1）基于模型的研发设计。产品设计阶段，需要将设计师、工程师、销售部门的数据进行搜集、整理、分析，通过对模型参数的修正，设计出符合市场需求的产品。大数据运用到产品设计可缩短研发时间，节约成本，抢占先机。
2）融合消费者反馈研发设计。客户在使用制造企业的产品过程中会产生大量的数据，通过对这些数据的搜集和分析，可以比较精确的把握消费者的偏好和使用习惯，调查消费者对产品特性和使用价值的潜在要求。以此来提升企业的生产技术，研发设计出符合广大消费者需求的产品。又可根据客户的个性化要求进行生产，创造更大的市场价值。
3）基于产品生命周期的研发设计。产品生命周期涉及产品需求分析、设计、制造、使用、售后等环节，需要多部门协同研发设计。运用大数据技术，将产品生命周期中所需的各种数据与技术设计进行结合，将数据分析结果迅速地推送给相应的部门，使产品设计更符合市场需求。
4）基于仿真的研发设计。产品在正式生产前，需要对设计的方方面面进行仿真，检验设计是否合理，从源头上去除实验中的缺陷。在大数据环境下，运用存储的各方的技术知识和产品开发过程中的数据，进模拟仿真，及时的发现设计过程中的缺陷，优化产品各种性能。克服了以客户作为反馈者，造成的时间上的浪费、成本的增加。
在生产制造方面，智能制造是制造业的发展趋势，要求整合原材料、能源动力、资金、信息、劳动力等各种资源。制造业生产线安装数以千计的传感器，随时地收集制造数据。通过对制造业数据的收集、分析，可以提升制造业效率。一方面，如果某个工序出现偏差，就会反映到控制部门，就可以针对性地解决问题。另一方面，运用大数据对生产过程进行仿真模拟，有助于改进生产工艺。
二、关于亿信ABI的应用案例项目建设背景
东芝内部生产中心，非常重视一线生产部门及质检部门的生产质检工作，这决定了东芝的生产能力和生产质量。随着生产规模和业务的扩大，在生产运作过程中，以下问题变得异常突出：
1、手工
数据质量差：excel记录不仅准确性不足，还存在一定的错误率；
2、
数据采集难：依然采用人工采集、手工输入等方式采集生产线信息；
3、事后监管机制：不能及时发现生产过程问题，生产效率提升缓慢；
4、数据分析不足：数据无法形成资产，数据分析不足，无法给领导提供决策支撑。
5、报送周期长，统计延时：手工输入只能定时进行，无法实时更新系统中的生产数据，滞后情况严重，不利于生产线的顺利进行，制约了产能的进一步提高。
项目建设概况亿信ABI面向东芝内部的生产部门，为一线生产人员及质检部门提供数据填报及
数据分析平台，构成了一个完全基于互联网技术构建的智能数据系统。
1、异常数据提前预警
品质部门利用
i@Report移动填报功能，品质部门会去现场定时定期巡检，并将异常原因、设备编号等信息在平板电脑上立即进行填报，并拍照上传相关图片留档；同时，对于异常原因利用BI@Report进行历史数据的相关分析，形成问题检索表，方便对比分析。
2、生产数据自动采集并上报
生产部门利用i@Report产品可以自动将数据库中的设备相关信息初始化到固定格式的报表中，然后根据相关业务逻辑公式，自动统计工数、时长、产出等，生产业务人员确认后直接上报，即可完成数据的采集填报工作，生产组长可以快速汇总其下属各个人员的生产数据，并将数据逐层上报。
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