儘管製造業是一個有點過時的行業，但人們可能會驚訝於它可以從使用大數據中獲益。由於新的分析工具和更好的信息收集方式，製造業正在不斷髮展。
以下是大數據正在重塑美國製造業的幾種方式：
1.精度更高。成功製造取決於製造商繼續具有競爭力的準確性。在大數據出現之前，最好的方法是投資更好的設備，如MIG焊機設備，或對員工進行更好的培訓。然而，使用大數據，製造商可以使用計算機程序來優化流程，並更加巧妙地分析錯誤，從而防止這些錯誤產生。
2.產量更高。大多數製造商購買原材料並製造成品，他們銷售價格高過製造成本。在該系統中，製造商可以獲得更高的收益（每個成品使用的原材料越少），企業的經營就更有利可圖。新的大數據應用程序使製造商能夠更好地瞭解其整體產量，並有機會改進其運營方法，生產產品獲得更多的利潤。
3.更好的預測。供應鏈預測和需求預測是製造商的兩個關鍵工具。他們可以確定製造商需要生產多少產品，何時淡季減緩生產進度，以及在倉庫中的庫存或出貨量。大數據有助於製造商更好地掌握這種供應鏈關係的流程變化，因此可以在最有價值的生產條件下進行生產。
4.預測和跟蹤供應商業績。製造商也可以使用大數據跟蹤供應商的業績。例如，如果供應商持續提供不合格的劣質產品，就可以準確計算出這種可能性，並確定選擇新的供應商是否更加具有成本效益。
5.更高的可追溯性。大數據還使製造商的流程更加透明和可追溯。製造商的原材料在生產過程中以及生產階段有多少損失？給定批次產量多少，目前存儲在哪裏？運送需要多長時間，一旦需要運送，產品在哪裏？大數據可幫製造商跟蹤生產和交付的所有這些階段，並提供對可能效率低的領域的洞察和分析。
6.高級自定義工作。大數據顯示，通過在以往的努力中獲取數據並創造更好地利用原材料的方法，有可能創建高級定製工作。它也可以幫助製造商採取逆向工程，爲熟悉的問題提出新的解決方案。
7.投資回報率和運營效率。最後，大數據使製造商能夠更深入地瞭解其運營的真正效率，以及升級時產生的投資回報率（ROI），例如新設備或新的廣告策略。
製造商可以用這些信息做什麼？他們目前正在做什麼來利用這些趨勢？
更高的盈利能力。首先，製造商推動更高的盈利能力。傳統上受到原材料成本和生產限制等因素限制的領域，而突破性的降低成本，並在每個生產運行中獲得更多的收益。企業主很期待能夠探索這些機會，賺取更多的收入。
更大的競爭壓力。隨着製造商採用大數據戰略，競爭對手感受到採取類似甚至更好的方法的壓力。越來越多的競爭迫使越來越多的傳統制造商升級內部系統，因此未來的技術發展將會越來越活躍。
對新角色的需求。即使精益的數據應用程序對外部人員或不熟悉數據分析的人員來說也是具有挑戰性的。新技術令人印象深刻，但他們要求有足夠知識和經驗的人來實施和管理它們。因此，製造商需要其團隊招募所需要的人才。
自工業革命以來，經濟區域的技術飛躍相對較小，但製造業正受到大數據的影響。未來幾年，如果更多的製造商想繼續生產，他們將被鼓勵或被迫採用新的數據收集、存儲和分析標準。