随着各行业的迅速发展，以传统产业为己任的制造业也开始从互联网改革转向智能制造，即基于智能数据的生产战略制定和管理，在企业业务范围越来越广，企业积累越来越多数据的情况下，企业员工也厌倦了对这些数据的整理和发布，此时，如果有一套适合制造业的数据管理解决方案，以降低生产成本，解放员工双手，为企业寻求新的机会，实现制造业信息一体化管理。

　　首先，我们来分析一下目前制造业的数据分析上存在哪些既定的问题呢？

　　1、制造业的数据缺乏整合。

　　在生产、质检、管理等各个环节，制造行业都在产出着大量的数据，这些数据包括生产效率达成情况、生产工单完成情况、异常工时分布、物料数据不良率、维修不良统计、返工统计等重要的数据。同时，内部信息系统之间缺乏统一的平台对数据进行关联、整合及联通，容易导致产销存等各环节无法协同工作，难以完全释放各环节数据的真正价值。

　　2、制造业数据缺乏分析与可视化处理。

　　目前，多数制造企业还在用传统的电子看板以及报表，比如Excel，最终输出的结果是包含了大量数据的表格，无法实时、直观的呈现当前的业务状态。由于制造生产过程、质量、成本管理都通过手工形式完成，所以很难与生产系统、管理系统的最新数据进行同步，也就无法生成实时性数据洞察，对制造业数据进行深度挖掘。

　　3、以往的数据分析方式对各部门员工的工作造成了极大负担，制造企业的数据报表往往有着严格的周期规定，每月、每周甚至每天都需要记录相应的报表，长年累月积累下来，数据报表的整理、编写与分析会成为一个非常繁重的工作，很多企业一到年终总结的时候，数据报表的编制甚至会占用员工80%以上的工作时间；再则，报表的制作要和大量的数据打交道，过程非常繁琐，也很容易产生人为的误差。

　　4、传统的数据分析模式与智能时代的数据深度挖掘产生了尖锐的矛盾。

　　由于传统数据报表的编制以及分析效率制约，只能在生产等重点的领域提供数据结果，无法同时以各个角度去分析各部门的所有数据，最后也很难对财务、人力资源、业务等部门提供数据支撑和帮助。而且，传统数据报表的分析结果交付是单向的，只能是数据分析人员提供什么，大家就看什么，而无法通过双向的高效反馈来灵活的获取自己想要的数据可视化图表。

　　 制造业的数据分析上存在哪些问题.通过以上 中琛魔方大数据分析平台(www.zcmorefun.com)的种种介绍可以得出，改变传统的数据采集和分析模式，实现数据分析的”减负”和效率提高，是制造业企业提高数据价值的必然要求。