制造業持續數據管理系統來評估和測試生產，工業物聯網（IIoT）可以使用M2M（machine to machine）來追蹤和管理工廠環境，這樣的分析能力意味著更高程度的數據智能。
Semiconductor Engineering報導，工業4．0會大幅影響制造業，而大多數的IIoT投資也聚焦于生產流程改善，較少著墨于產品質量的改善。但是在大數據分析的浪潮下，企業不應該忽視產品質量對企業獲利的影響。
無論什么產業，產品質量都可能沖擊獲利表現與公司的聲譽。瑕疵品造成的報廢材料成本與產品召回，都可能影響獲利。在半導體與電子產業，制造過程的每個環節，都可能影響產品質量。
企業內的數據量正快速增加，如果能夠正確的存取和分析，可以為產品質量控制產生正面影響。其中一個例子，就是用某種裝置的測試流程（包括測試者、測試計劃信息、個別測試結果等）與另一款類似裝置做配對，并進行關聯分析。每項裝置在生產過程中都會有不同的歷程，而一般的流程分析并不會去分析這些信息。
流程分析可以分別針對各個環節進行優化，而不是針對終端裝置的整體功能質量進行優化。不過，使用整個企業的數據，加上大數據分析，可以強化產品分析，來追蹤個別裝置的多個面向，以提升產品質量，從來源一直到終端使用者進行優化。
有效的分析，必須要能廣泛、實時地搜集各種相關數據。也就是說，必須要能集結、整合各個不同廠區、各個供應鏈伙伴的復雜信息。許多半導體業者和電子公司已經成功地采用產品分析，從中找出有用數據，進行實時的產品質量控制，并提升獲利。關鍵在于，必須要能適當地搜集數據，并產生行動方案。
例如某款芯片與另一款芯片結合時，可能表現得非常優秀，但與另一款芯片結合卻很糟糕；某種芯片可能適合某個客戶系統，卻不適合另一個客戶系統。如果有了這些數據，就可以進行智能配對來提升系統表現。
隨著某款裝置從芯片廠商轉移到系統廠，然后一路到制造商與OEM業者，整個過程中的數據復雜度也跟著大幅增加。有了產品分析技術，這些信息可以很快地回溯，找出問題所在。隨著IIoT進步，產品分析信息應該要與流程分析結合，以達到更進一步的工業自動化。
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