为了增强行业竞争力，在不确定的大市场环境中做得更好，制造企业必须寻找新的方法来提高其运营的生产力和盈利能力。大数据分析既可以帮助制造企业改进战略决策，也可以有效改善生产过程的运营管理，提高生产质量和效率。
一、利用大数据分析工具改进战略决策
大数据分析可帮助制造企业制定战略决策。企业可以选择各种大数据分析工具，包括数据清理工具、分析工具、数据挖掘工具、数据映射工具、数据分析平台、数据可视化资源、数据监控解决方案等，其中，主要针对宏观市场环境进行分析的PEST分析模型是比较常用的工具。在这个过程中，如何将正确的工具结合起来以获得正确的结果是至关重要的一步。
二、新的生产决策手段是“用数据说话”
随着企业发展规模的不断壮大，在激烈的市场竞争环境下，要想取得辉煌的业绩和高速的发展，取决于领导层的决策。然而，在这竞争与机遇并存的数字信息化时代下，传统意义上的管理分析和决策手段发生了微妙的变化，已经不能再靠旧的思维模式去做决策。因此，新的决策手段就是“用数据说话”。
例如，现场的数据如不良品信息及相关的产品数据等能否实时采集到，是当前企业面临的一个大难题；如何实现高效率、简洁、实时的数据采集，是当前制造业急需解决的问题。谷器MES系统中的数据采集则能够保证信息集成化的实施。MES系统与上层ERP企业资源规划和底层PCS过程控制系统一起构成企业的神经系统，可以在上、下两个层次之间进行信息的传递，它既能够把业务计划指令传达到生产现场，同时也能将生产现场的信息及时收集、上传和处理。要开展好车间数据分析工作，首先就要明确各相关部门的职责，把生产车间的信息收集、统计分析工作作为一个“过程”进行管理，以此推动整个管理体系的持续改进。
三、预测性维护延长设备寿命并确保高效运营
制造企业许多先进设备中包含了各种传感器和连接设备，制造企业可以使用大数据分析中的算法，在出现问题之前发现问题，并在问题变得更加棘手之前解决。这种预测性维护可以为制造商节省大量资金，能够延长设备寿命并确保高效运营。例如，对于生产线突然停机问题，有了由大数据驱动的系统后，这些制造企业可以大大减少停机时间并确保最大的生产力。除了提高利润外，减少停机时间还可提高运营效率，减轻压力，增强品牌忠诚度，并实现创新和创造。
