●提高生物制药生产的精度、质量和产量在生物制药生产流程中，通常需要监控超过200个变量以确保各成分的纯度以及正在生成的物质符合要求。生物制药生产之所以具有挑战性的众多因素之一在于，因为不太明显的原因，产量的变化可能在50%到100%之间。通过使用高级分析，制造商能够追踪导致产量变化的9个主要参数，基于这些数据，他们能够提高疫苗的产量达50%，单支疫苗每年可节省约500万到1000万美元左右。

　　●加速IT、制造和运营系统的整合，实现工业4.0的愿景工业4.0是德国政府的举措，旨在提高制造业的自动化水平，以实现智能工厂的目标。大数据已经被用于优化生产计划，基于供应商、消费者、机器可用性和成本限制等。在高度管制行业(依赖于德国供应商和制造商)中的生产价值链正在通过工业4.0快速发展。随着这一举措成为激励多功能部门协同合作的催化剂，大数据和高级分析将成为其成功的关键。

　　●更好地预测产品需求和生产(46%)，通过多个指标了解设备性能(45%)以及更快地向消费者提供服务和支持(39%)，是大数据提高生产性能的三个主要方面这些研究结果都是来自于LNS研究所和MESA International最新的调查，他们试图研究大数据正在那些方面提供最大的制造性能改进。

　　●通过六西格玛改进方法DMAIC(定义、测量、分析、改进和控制)架构整合高级分析来推动持续改进更深入地了解DMAIC推动的改进计划的每个阶段正在发挥作用，而这方面的努力对制造性能所有其他领域的影响现在还不明显。这个领域可能使生产流程比以往任何时候都更加以客户为导向。

　　● 更清楚地了解供应商质量水平，以及更好地预测供应商性能利用大数据和高级分析，制造商能够实时查看产品质量和交期准确性，并确定哪个供应商可以接受时间敏感型的订单。管理质量指标比衡量交付进度更重要。

　　● 在机器水平测量合规性和可追踪性成为可能利用在所有机械设备中的传感器可以让运营管理人员即时深入了解每个设备的运作情况。部署高级分析还可以显示每个机器及其操作人员的质量、性能和培训差异。这在精简工作流程方面非常重要，并且变得越来越普遍。

　　● 只销售最赚钱的定制产品或者按订单生产的对生产影响最小的产品 对于很多复杂的制造商而言，定制产品或按订单生产的产品提供高于平均水平的毛利率，然而如果生产过程没有得到很好规划的话，又可能带来更高的成本。通过使用高级分析，制造商们正在寻找对现有生产计划、机器调度、人员配置等影响最小的按订单生产的产品。

　　● 打破孤岛式的质量管理和合规系统，让它们成为企业首要任务现在制造商应该对质量采取更具战略性的目光，不能只是满足于孤岛式的质量管理和合规系统。大数据和分析可以让制造商知道哪些参数对质量管理和合规性的影响最大，大多数这些参数是企业范围的，而不只是限于质量管理或合规部门。

　　● 量化日常生产对财务业绩的影响，具体到机器水平大数据和高级分析提供了缺失的环节，它可以关联日常生产活动到财务业绩。如果能够了解在机器水平工厂是否在有效运行，生产计划人员和高级管理人员就知道如何最好地扩展规模。通过关联日常生产与财务业绩，制造商能够更好地扩展其操作规模。

　　● 通过监控产品和积极提供预防性维护建议，服务成为实现客户目标的战略性推动因素制造商们开始关注更复杂的产品，需要操作系统来管理传感器。这些传感器会报告活动情况，并发送警报用于预防性维护。大数据和分析可以提供更实用的建议让客户获取更大价值。例如，通用电气公司现在正在对其喷气发动机和钻井平台这样做。