全世界制造业和商业新时代最着名和最受关注的事实之一是所谓的丰富数据。大数据被认为是工业4.0的关键驱动因素和**挑战之一。它是未来运营改进，产品/服务创新，流程预测，业务乃至全球经济发展的关键。
　　
　　大数据：它真的有用吗？
　　
　　从各种来源以结构化和非结构化形式提供的大量数据是不可避免的。大多数组织及其***都承认，未来的数据将大量可用，但他们发现挑战是能够通过从可用数据中提取有价值的信息来收集，整理，分析，推断和预测。
　　
　　大数据来自各种来源，从社交媒体聊天，到市场交易，到全球股票市场，直到存储在仓库托盘上的物品的水平，在众多制造业之一设备。
　　
　　智能传感器，RFID和物联网创建了大量的数据，这些数据本质上都是结构化的和非结构化的，并且能够存储它同时有意义地隔离它是一项重大挑战。 大量数据以不同的数量/形式实时生成，需要巨大的努力来实时存储和分类数据，以便将来可以用它来提供明显的好处。
　　
　　从各种来源收集的数据以及以非常有组织的方式存储的数据，实时也几乎没有结果; 如果没有使用而是进行分析以提供未来改进的基础，预测失败并突出显示以前未知的趋势和相关性。
　　
　　机器学习和大数据：**的结合
　　
　　机器学习的作用是检测人类分析师必然会错过的模式和趋势。基本上，机器学习是算法的研究和创建，其基于所提供的数据提供预测分析。该数据分析领域涉及复杂模型和算法的创建，这些模型和算法检测数据中的隐藏模式，并通过形成基线行为模式来提供预测，这也是实时的。 这一分析领域非常复杂，特别适用于制造业务。
　　
　　想象一下，一个高度复杂的制造设施，拥有众多生产线，制造各种产品，具有独立的工作流程和模式，具有不同的配方和操作的每个组件，为部署的MES应用程序提供数据。这就是大数据的“大”成为现实的地方：每个实例都执行一个活动或子流程，从车间生成数据，每批产品和每一件设备都生成数据。
　　
　　运用数据指导未来
　　
　　虽然MES将捕获并随后存储所收集的信息，但它是机器学习算法，它将在收集数据时分析数据，通过比较当前和历史数据以形成与制造的每个方面相关的预测来开发模式和趋势。
　　
　　但机器学习的应用远远超出了预测失败的范畴。根据MES供应商的能力及其在分析中使用机器学习的能力，制造工厂可能从大数据分析中获得的收益可能非常大。
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