需求管理：在大数据背景下，需求预测成为大的核心。通过大数据来做需求预测，能做到自动补货、自动调拨、整体库存分析、备货等，做到在生产排产之前，供应商就将零件送至举例客户最近的中转库。
产品预测：通过大数据来确定：在某时段，某地区，用户购买的产品类型、数量等。
库存补货：经过大数据分析，匹配补货的阶段和时间，保证库存在一个合理的范围内。
健康库存模拟与预测：模拟未来某一个时间点，提前做好采购、备货、周转和退货事务。
4、制造资源寿命最大化
制造资源的使用寿命监控，经过数据分析，对制造资源的维修、保养、维护进行及时预警，分析加工产品的制造资源的优质供应商、材质、采购周期等，从制造资源的设计、采购和使用全生命周期提高制造资源的寿命。例如：车间加工设备在使用环节，通过MES监控设备的主轴电流，经过大数据监控与对比，实时监测刀具破损情况，并及时报警停机，提升制造良率，消除机床空运转时间，优化刀具的使用次数。
5、最优化产品质量
及时收集车间生产产品过程中的生产数据和质量数据，通过对采集到的“大数据”进行科学分析，全面掌握所有产品中普遍存在的质量问题，使企业能够对症下药，彻底将其根治，提高产品质量。
大数据分析对整个生产运营的快速反馈控制将为企业提供端到端的可视化和可操作视角，有利于提升准入市场的产品的整体水平，从而减少大规模产品的召回事件。
例如：产品在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。利用大数据质量管理分析平台，集中得到很多精确的质量故障原因分析结果，定点解决。
6、提升工艺研发质量
对新产品的研发和工艺设计，经过大数据分析，及时发现产品设计的不合理点和缺陷，及时修正，提高工艺研发的质量和效率。例如：基于刀具公差和材料尺寸公差等大数据的累积集成，提升产品开发水平，产品品质，减少问题重复发生，节省开发成本。基于模具、治具工件尺寸及公差的大数据的累积集成，提升整体工艺研发水平。
艾普工华的UniMaxPCT产品通过对生产系统中不同层级间的数据进行缩放支持，对生产运营提供基于WEB的全局可视化管理手段，为管理者提供准确的决策支持，为操作者提供实时的执行指南。应用行业领先的智能引擎，结合制造实时状况与人、机、料、法、环、测等实时数据，发现生产过程趋势，预测未来的资源利用状态，并可对可能发生的故障和事故进行预警。无论你是在车间、办公室、会议室、交通工具上等，均可以通过PC终端或APP终端随时随地获取所需要的实时数据及分析决策数据。面对目前全球供应链的闭环应用，UniMax PCT还将气候、环境、地理、政治等风险数据纳入数据漏斗，以支撑全局决策并提前预警。
在接下来的5-10年，逐步将财务、产品、订单、计划、库存、成本等商业大数据与机器设备、制造过程、制造资源、产品使用、物流空间、能源结构等工业大数据充分融合，构建企业级的大数据分析及运营平台，为企业在接下来的发展中提供有效支撑，以生产制造、资源计划、供应链管理、营销预测、策略分析、产业供应、决策支持为应用对象，驱动企业创新发展。