制造業(yè)面對多品種小批量的生產(chǎn)模式，數(shù)據(jù)的精細化自動及時方便的采集（MES/DCS）及多變性導(dǎo)致數(shù)據(jù)劇烈增大，再加上十幾年的信息化的歷史數(shù)據(jù)，對于需要快速響應(yīng)的APS來說，是一個巨大的挑戰(zhàn)。
大數(shù)據(jù)可以給予我們更詳細的數(shù)據(jù)信息，發(fā)現(xiàn)歷史預(yù)測與實際的偏差概率，考慮產(chǎn)能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優(yōu)化算法，制定預(yù)計劃排產(chǎn)，并監(jiān)控計劃與現(xiàn)場實際的偏差，動態(tài)的調(diào)整計劃排產(chǎn)，幫我們規(guī)避“畫像”的缺陷，直接將群體特征直接強加給個體（工作中心數(shù)據(jù)直接改變?yōu)榫唧w一個設(shè)備、人員、模具等數(shù)據(jù)）。通過數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析并監(jiān)控它，我們就能計劃未來。
雖然，大數(shù)據(jù)略有瑕疵，只要得到合理的應(yīng)用，大數(shù)據(jù)會變成我們強大的武器。當(dāng)年，福特問大數(shù)據(jù)的客戶需求是什么？而回答是“一匹更快的馬”，而不是現(xiàn)在已經(jīng)普及的汽車。所以，在大數(shù)據(jù)的世界里，創(chuàng)意、直覺、冒險精神和知識野心尤為重要。
7、產(chǎn)品質(zhì)量管理與分析
傳統(tǒng)的制造業(yè)正面臨著大數(shù)據(jù)的沖擊，在產(chǎn)品研發(fā)、工藝設(shè)計、質(zhì)量管理、生產(chǎn)運營等各方面都迫切期待著有創(chuàng)新方法的誕生，來應(yīng)對工業(yè)背景下的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)。
例如在半導(dǎo)體行業(yè)，芯片在生產(chǎn)過程中會經(jīng)歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等復(fù)雜的工藝制程，每一步都必須達到極其苛刻的物理特性要求，高度自動化的設(shè)備在加工產(chǎn)品的同時，也同步生成了龐大的檢測結(jié)果。這些海量數(shù)據(jù)究竟是企業(yè)的包袱，還是企業(yè)的金礦呢？如果說是后者的話，那么又該如何快速地撥云見日，從“金礦”中準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品良率波動的關(guān)鍵原因呢？這是一個已經(jīng)困擾半導(dǎo)體工程師們多年的技術(shù)難題。
某半導(dǎo)體科技公司生產(chǎn)的晶圓在經(jīng)過測試環(huán)節(jié)后，每天都會產(chǎn)生包含一百多個測試項目、長度達幾百萬行測試記錄的數(shù)據(jù)集。按照質(zhì)量管理的基本要求，一個必不可少的工作就是需要針對這些技術(shù)規(guī)格要求各異的一百多個測試項目分別進行一次過程能力分析。如果按照傳統(tǒng)的工作模式，我們需要按部就班地分別計算一百多個過程能力指數(shù)，對各項質(zhì)量特性一一考核。這里暫且不論工作量的龐大與繁瑣，哪怕有人能夠解決了計算量的問題，但也很難從這一百多個過程能力指數(shù)中看出它們之間的關(guān)聯(lián)性，更難對產(chǎn)品的總體質(zhì)量性能有一個全面的認識與總結(jié)。然而，如果我們利用大數(shù)據(jù)質(zhì)量管理分析平臺，除了可以快速地得到一個長長的傳統(tǒng)單一指標(biāo)的過程能力分析報表之外，更重要的是，還可以從同樣的大數(shù)據(jù)集中得到很多嶄新的分析結(jié)果。
