1、消費者需求分析
很多企業管理者都意識到了消費者再也不是營銷產品的被動接收器了，通過大數據來了解并設計消費者的需求的產品，可能是我們所有企業都應該去考慮的第一個大數據的生產應用場景。
借助大數據，我們對采集來的企業內部(內源數據)，例如銷售網點的數據，消費者直接反饋等，與外部數據(外源數據)，例如社交媒體的評論，描述產品用途的傳感器數據等，通過微觀細分，情感分析，消費者行為分析以及基于位置的營銷等手段，讓我們企業“擦亮眼睛”，摸清消費者的需求，徹底改變曾經那種“跟者感覺走”的狀態，走出直覺猜測消費者的需求的局面。
企業由此迫切需要建立利用內源數據以及外源數據的機制，全渠道了解消費者的需求，使用多重分析法，例如聯合分析法，來確定消費者對與產品某種特點的支付意愿，了解使產品搶占市場的重要產品特征，從而改善產品設計，為產品提供相應的改造升級的明確方向和規格參數。
2、打通生產豎井
豎井有兩層含義。 首先是信息和數據的孤島。傳統行業經歷了過去20年的信息化建設，形成了大量的，種類繁多的大型應用。每個應用系統都有自己的數據，與組織結構的豎井相輔相成，逐步形成了我們今天看到的信息獨島。
其次， 豎井是對于組織部門的一種比喻，這種組織部門有自己的管理團隊和人才，但缺乏與其他組織單位合作或交流的動機與需求。跨越豎井是當代企業營銷面臨的重大挑戰之一。重塑企業架構是必由之路。我們必須改變妨礙消費者體驗的組織結構，建立基于消費者的意愿，去改變組織結構，去影響消費者與品牌打交道的方式。通過接觸其他文化、改變先前的設想，并且要去除聯想障礙，來實現各渠道創造無縫體驗。
大數據的先進架構，例如大數據湖，可以讓跨部門，跨公司，跨地域，甚至跨行業的相關組織，在共同遵循的數據治理框架下，產品設計者與制造工程師可以共享數據，模擬實驗以測試不同的產品設計，部件與相應供應商的選擇，并計算出相關的成本，以促進產品設計，測試。實現信息與情報的融通。
3、產品與服務的設計
產品可以分為有形產品和無形產品。 生產型企業生產的多為有形產品， 而服務型企業生產的多為無形的產品。無論有形，無形或是把產品服務化的企業，其最終的目的都是以通過服務來增加利潤，并且在同質化競爭中體現差異性。
產品設計是明確企業產品性質與特點的過程，這個過程復雜且代價高。生產成本的80%左右是受到了產品設計階段的決策影響。因此，如何提升產品設計的決策是所有企業家和管理者的共同挑戰。
我們在設計并且生產出消費著需要的產品的旅程中發現， 產品的設定和生產要素，跟流程、工藝、市場，消費習慣，銷售策略，區域，氣候等等都有千絲萬縷的關系，數字化能夠幫我把這個輪廓勾勒出來。利用大數據的實時數據分析，將數字勾勒出來的消費者偏好轉化成為有形的產品特點，利用數據設計產品，實現研發與運營共享數據，共同參與產品設計的改進和調整。
4 、開放式的融合創新
Web 2.0的出現和廣泛流行至今，深遠地影響了用戶使用互聯網的方式。互聯網，移動通信網以及物聯網是當今最具影響力的三個全球性網絡，移動互聯網恰恰融合了前兩者的發展優勢，而物聯網傳感器數據則使得創新型售后服務成為可能。現在，人們越來越習慣從互聯網上獲取所需的應用與服務。
供應商，消費者，第三方機構等與此同時將自己的數據在網絡上共享與保存，不僅僅會通過全渠道征求消費者意見，還與學術或行業研究者合作開發新產品。通過互聯網平臺來為企業創新出謀劃策，與其合作研發產品。Web 2.0時代不單單提供了云計算的接入模式，也為云計算培養了用戶習慣。大數據為生產型企業提供創新服務乃至建立新型商業模型提供了歷史性的機會。
5、適應性庫存管理
總所周知，庫存成本往往占了產品成本的50%，過多的庫存會造成過高的庫存管理成本。與此同時，庫存的多少似乎永遠也無法解決商品的脫銷。無論是庫存量還是脫銷量，企業在發展過程中，都希望利用信息化手段，能夠通過實時跟蹤貨物，采集數據，確定不同地區在不同時間的庫存水平，使得庫存水平具有適應性。
運用大數據使得供應與需求信號緊密聯系在一起變得容易實現和具有可操作性。我們可以把銷售記錄，銷售網點數據，天氣預報，季節性銷售周期，區域庫存信息等不同緯度的數據融合起來，形成實時感應需求信號，與實時貨物位置等信息能關聯分析，匹配供求關系。產生的精確的信息，可以反饋到生產計劃，庫存水平與訂單量等庫存計算的各個環節， 使企業了解具體地區的庫存量并且自動生成訂單，從“需求感應”實現“適應性的庫存”管理，不斷優化庫存水平。
6、質量管理
早在上世紀90年代開始，大量的企業就開始通過應用分析法來提高產品質量和生產的效率，其核心是實現生產與服務的需求相匹配。今天的大數據分析手段也是如出一轍。大數據不僅能夠使生產商制造產品的時間縮短20%-50%，還能夠在產品批量生產前通過模擬，檢驗防止產品缺陷，減少產品開發周期過程中不必要的環節等。
質量管理強調產品質量要符合消費者預期，這個預期包括預算，功能，外觀等等。這是大數據分析法提升質量管理環節的首要收益。通過對內源與外源數據的實時采集和分析，企業能夠準確地了解消費者需求以及購買行為，明確產品特征，運用高級分析法準確地指導生產，運輸與采購以提升產品或服務的質量。
大數據的實時性與實效性，給企業的生產質量管理提供了質的飛躍。傳統質量管理主要是通過靜態的，歷史的，沉淀的數據，通過檢查表，散點圖，控制圖等檢測手段，來發現生產過程的質量問題大數據通過物聯網，通過產品上安裝傳感器，標簽等手段，實時監測采集數據，認知產品性能，實時提高質量。
7、勞動力的數字化
勞動力是除了產品成本外，企業最重視的開支。而且，問題的復雜程度也是最大的。 問題除了員工本身之外，有很大一部分問題與管理水平低下有關，管理者不因只強調員工的問題，而忽略自身和機制的問題，特別是在零售，分銷，加工等這些勞動密集型企業，勞動力問題尤為突現。
任何一個組織，應該通過有效的科技信息手段，快速建立認知，基于組織的行為和文化標準，提高一致性和我們從雇傭的質量，繼任計劃，以及到員工的成長進程的全人才生命周期的管理。通過大數據方式，找到進行員工調度的最佳模式，縮短管理時間，實現技能與崗位的周期匹配，勞動力效率最優化。讓勞動力的管理成為可預測的，且基于分析學的方法來實現人才資源的管理。這樣的方法一是客觀，二是從大數據統計的角度將員工的績效指標和行為特征連接了起來，為每個企業創造了一個“最適合”的勞動力模式。
大數據在幫助企業生產實現需求預測的精確性，對提高員工調度效率起這非常重要的作用，這又進一步說明了在銷售環節獲取的數據是如何影響生產環節決策的。由此給組織帶來提供卓越的客戶體驗，更高的生產率，更高的銷售增長，和更廣泛的利潤空間。這一切都源自于100%數據驅動的，盡可能避免主觀判斷和推測。
8、資產智能管理
物聯網(IOT)的發展以及感應技術的興起，為我們開創了一個能緊密連接物理空間許多事物的信息網絡。隨著大數據分析技術的發展，特別是預測分析的發展，結合互聯網云化的廣泛應用，物理空間與虛擬信息空間的形成與同步，離不開設備的自我意識和自主維修機械系統。
智能設備的未來，一定是能夠自主評估健康狀況和退化情況并主動預防潛在性能故障，并且做出維修決策，以避免潛在故障的系統。要實現健康條件評估，就需要利用數據驅動算法分析從機械設備及其周邊環境中的數據。實時設備條件信息可反饋至機械控制器以實現自適應控制，同時信息也會反饋至設備管理人員方便及時維修。操作員可根據每臺設備的健康條件平衡和調節每臺設備工作量和工作壓力，從而最大程度優化生產和設備性能，實現主動檢修計劃的智能決策。
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