工业4.0会大幅影响制造业，而大多数的IIoT投资也聚焦于生产流程改善，较少着墨于产品质量的改善。但是在大数据分析的浪潮下，企业不应该忽视产品质量对企业获利的影响。
制造业持续数据管理系统来评估和测试生产，工业物联网(IIoT)可以使用M2M(machine to machine)来追踪和管理工厂环境，这样的分析能力意味着更高程度的数据智能。
Semiconductor Engineering报导，工业4.0会大幅影响制造业，而大多数的IIoT投资也聚焦于生产流程改善，较少着墨于产品质量的改善。但是在大数据分析的浪潮下，企业不应该忽视产品质量对企业获利的影响。
无论什么产业，产品质量都可能冲击获利表现与公司的声誉。瑕疵品造成的报废材料成本与产品召回，都可能影响获利。在半导体与电子产业，制造过程的每个环节，都可能影响产品质量。
企业内的数据量正快速增加，如果能够正确的存取和分析，可以为产品质量控制产生正面影响。其中一个例子，就是用某种装置的测试流程(包括测试者、测试计划信息、个别测试结果等)与另一款类似装置做配对，并进行关联分析。每项装置在生产过程中都会有不同的历程，而一般的流程分析并不会去分析这些信息。
流程分析可以分别针对各个环节进行优化，而不是针对终端装置的整体功能质量进行优化。不过，使用整个企业的数据，加上大数据分析，可以强化产品分析，来追踪个别装置的多个面向，以提升产品质量，从来源一直到终端使用者进行优化。
有效的分析，必须要能广泛、实时地搜集各种相关数据。也就是说，必须要能集结、整合各个不同厂区、各个供应链伙伴的复杂信息。许多半导体业者和电子公司已经成功地采用产品分析，从中找出有用数据，进行实时的产品质量控制，并提升获利。关键在于，必须要能适当地搜集数据，并产生行动方案。
例如某款芯片与另一款芯片结合时，可能表现得非常优秀，但与另一款芯片结合却很糟糕;某种芯片可能适合某个客户系统，却不适合另一个客户系统。如果有了这些数据，就可以进行智能配对来提升系统表现。
随着某款装置从芯片厂商转移到系统厂，然后一路到制造商与OEM业者，整个过程中的数据复杂度也跟着大幅增加。有了产品分析技术，这些信息可以很快地回溯，找出问题所在。随着IIoT进步，产品分析信息应该要与流程分析结合，以达到更进一步的工业自动化。