在经历了由蒸汽动力、电力和IT技术引发的三次工业变革之后，世界都将迎来第四次变革，即工业4.0。工业4.0将把计算机和自动化融合在一起，即网络物理系统，物联网（IoT）与数据和服务结合在一起，重塑了我们所知的制造业，从而在不久的将来产生了"智能工厂"。

我们正在进入物联网时代，在这个时代，淘客基地，网络物理系统以难以想象的方式与网络无缝互动，而不需要人为干预时间。工业4.0依赖于物联网（可以通信和帮助我们交互的小工具、机器），淘客帝国，需要大量的数据输入。

机器相互交谈，hadoop大数据，提前发现和分析产品中的问题，装配线自动化，以及最少的人工监督。各种传感器、系统、机器和车间产生的大量数据、信息和复杂过程的最终结果是什么？答案就在前面。

大数据、物联网和高级分析的重要性

邓亨比联合创始人克莱夫·亨比（Clive Humby）曾准确地指出"数据是新的石油"。我们正处在一个数据变得比任何东西都珍贵的时代。在当今的数字经济中，理财返利平台，分析是一根神奇的指挥棒，它将这些粗糙的数据转化为相应见解的汽油。大数据集的潜力只有在产生重大的可操作见解时才能实现。

我们创造并改进技术，以提高工作效率，以更低的成本获得更大的利润。但是，先进的大数据和物联网分析如何为制造业带来明显的价值呢？

简化复杂数据以提高效率

重要信息的易访问性在组织的运作中起着关键作用。物联网通过分散决策为组织创造了巨大的机会。数据分析有助于处理和分析对企业有用的基本信息。衡量他们的关键绩效指标，如生产率和质量，最终目标是减少时间、成本和增加收入。合法数据的组成是分析，这是非常关键的，可以改变游戏规则。

例如，汽车制造业巨头使用来自气候传感器的分析信息来推断天气是否最适合（也不太潮湿也不太热）给汽车上漆。这些关键数据有助于公司将工作转移到另一个工厂，海量数据，从而节省设备服务的时间和成本。物联网（IoT）分析有助于快速交付，优化成本，增加收益。

提供有价值的见解

先进的分析技术将使制造企业能够通过发现问题和避免产品故障来提高生产质量。在大量溢出的数据上运行高效的算法可以用新的见解丰富董事会的决策。

分析的好处

在未来，公司将被要求适应新技术，致力于一个集成系统，包括实时决策、提高生产力、客户服务和未来创新产品

分析领域的一些主要工具有预测方法、规定分析、机器学习、预测模型、神经网络等。它们的使用导致了隐藏的模式、相关性、趋势和未开发的见解的解开。

步入未来

大数据和物联网技术的时代已经清楚地展现了一条新的生活道路和方式。还有一些担心。例如，制造业如何坚持这一新概念？工业界将如何摆脱传统做法，接受成熟的现代化方法？事实上，这种转变不会那么容易。第一步是制定一个强有力的跨职能数字战略。这转化为创造方法和途径，从大量的大数据中获取价值。通过使用内部技术来识别问题、障碍和创造创新的解决方案是需要记住的一些关键点。公司一直在使用众包、机器学习、数据集成和高级分析作为解决问题的方法。利用进化数据获取关键信息。对任何组织来说，数据安全都是最重要的问题之一。使用大数据分析技术来识别安全漏洞，保护组织和客户信息也很重要。

保持竞争优势的关键在于及时的信息转换。