无论规模大小，无论是生产型还是服务型，无论是盈利还是非盈利机构，运营管理，即产品制造，都是每个组织的核心。我们（企业）所有对市场销售的产品都来自与企业的制造生产环节，是不是我们所生产的产品或服务，都是市场可销售的，或是市场需要的呢？
制造，即运营管理是供应链的四大环节之一，负责规划，组织，管理所有制造产品所需要的资源，包括设备，人力，技术，流程，信息等。其主要的职能就是统筹相关的资源与活动，将投入的资源转变成最终可销售的产品和服务。
每个企业都有自己的规划和自己企业在运营环节的管理最佳实践，毕竟，这么多年的信息化建设，对企业的产品制造的方方面面都有了很大的提升。工业大数据对促进供应链中的生产环节产生了前所未有的巨大影响，在众多的运营决策改进里面，这些影响包括产品设计，质量控制，客户画像等等。由于任何问题都有可能在某种程度得到优化，问题在于，工业大数据在企业运营（产品制造）中到底有哪些应用值得我们关注？
笔者结合自己企业的发展和管理，以及大量客户和机构的研究与实践，提出了工业大数据在企业运营管理过程中可落地的八大应用场景：
1、消费者需求分析
很多企业管理者都意识到了消费者再也不是营销产品的被动接收器了，通过大数据来了解并设计消费者的需求的产品，可能是我们所有企业都应该去考虑的第一个大数据的生产应用场景。
借助大数据，我们对采集来的企业内部（内源数据），例如销售网点的数据，消费者直接反馈等，与外部数据（外源数据），例如社交媒体的评论，描述产品用途的传感器数据等，通过微观细分，情感分析，消费者行为分析以及基于位置的营销等手段，让我们企业“擦亮眼睛”，摸清消费者的需求，彻底改变曾经那种“跟者感觉走”的状态，走出直觉猜测消费者的需求的局面。
企业由此迫切需要建立利用内源数据以及外源数据的机制，全渠道了解消费者的需求，使用多重分析法，例如联合分析法，来确定消费者对与产品某种特点的支付意愿，了解使产品抢占市场的重要产品特征，从而改善产品设计，为产品提供相应的改造升级的明确方向和规格参数。
2、打通生产竖井
竖井有两层含义。首先是信息和数据的孤岛。传统行业经历了过去20年的信息化建设，形成了大量的，种类繁多的大型应用。每个应用系统都有自己的数据，与组织结构的竖井相辅相成，逐步形成了我们今天看到的信息独岛。
其次，竖井是对于组织部门的一种比喻，这种组织部门有自己的管理团队和人才，但缺乏与其他组织单位合作或交流的动机与需求。跨越竖井是当代企业营销面临的重大挑战之一。重塑企业架构是必由之路。我们必须改变妨碍消费者体验的组织结构，建立基于消费者的意愿，去改变组织结构，去影响消费者与品牌打交道的方式。通过接触其他文化、改变先前的设想，并且要去除联想障碍，来实现各渠道创造无缝体验。
大数据的先进架构，例如大数据湖，可以让跨部门，跨公司，跨地域，甚至跨行业的相关组织，在共同遵循的数据治理框架下，产品设计者与制造工程师可以共享数据，模拟实验以测试不同的产品设计，部件与相应供应商的选择，并计算出相关的成本，以促进产品设计，测试。实现信息与情报的融通。
3、产品与服务的设计
产品可以分为有形产品和无形产品。生产型企业生产的多为有形产品，而服务型企业生产的多为无形的产品。无论有形，无形或是把产品服务化的企业，其最终的目的都是以通过服务来增加利润，并且在同质化竞争中体现差异性。
产品设计是明确企业产品性质与特点的过程，这个过程复杂且代价高。生产成本的80%左右是受到了产品设计阶段的决策影响。因此，如何提升产品设计的决策是所有企业家和管理者的共同挑战。
我们在设计并且生产出消费着需要的产品的旅程中发现，产品的设定和生产要素，跟流程、工艺、市场，消费习惯，销售策略，区域，气候等等都有千丝万缕的关系，数字化能够帮我把这个轮廓勾勒出来。利用大数据的实时数据分析，将数字勾勒出来的消费者偏好转化成为有形的产品特点，利用数据设计产品，实现研发与运营共享数据，共同参与产品设计的改进和调整。