1、產品的銷售預測與需求分析

從歷史大量數據中分析尋找訂單與需求之間的關系變化和組合。數據大腦是一個很好的分析預測工具，通過歷史的銷售數據和不同維度因素的變化，可以預測銷售需求和不同的產品種類受市場的歡迎程度，以及合同產品組合形式受市場歡迎，以此來調整產品生產策略和產品組合策略。并且通過大數據對一些市場細節的分析，可以找出更多潛在的銷售機會。

2、產品質量管理與工藝創新

傳統的生產制造業面臨著智能制造的沖擊，在工藝設計、產品研發、質量管理等方面及迫切需求創新方法進行改善。例如在化工行業，化工原料的生產會經歷很多此復雜的工藝處理，每一步都有特殊的要求，在生產過程中也會產生海量的數據，靠人工要在這些數據中尋求提高質量以及改善工藝的突破點時間周期極長，難度系數很大。企業此時，可以利用數據大腦，從海量數據分析中發現影響產品質量波動的關鍵因素以及工藝改進的突破點。

3、設備故障檢測與預測

在企業生產信息化管理體系中，設備管理是重中之重。一旦設備停機會對整個生產過程產生影響，并且影響產品的正常交貨。數據大腦可以通過生產過程中設備運行中產生的運行數據，以及之前的維修保養記錄數據，進行設備故障診斷預測，提前進行設備保養檢修，防止設備因故障原因發生停機。

4、工業供應鏈的分析與優化

當前，大數據分析已經是很多電子商務企業提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電子商務企業京東商城，通過數據大腦大數據提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。RFID等產品電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術能幫助工業企業獲得完整的產品供應鏈的大數據，利用這些數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

數據大腦在工業中應用于流程、管理、成本效益和效率，并且未來的行業可以通過分析來自數千個傳感器的大量數據來進行產品優化，它對未來各個行業的改進具有無限可能性。