随着大数据技术的不断成熟，未来，制造型企业可对工业数据进行全面感知、收集、管理，利用大数据分析工具，深耕工业大数据分析、挖掘、共享，提升企业智能决策水平，探索“大数据+制造业”这条传统制造向智能制造转型的新路径。
制造型企业在整个业务价值链，以及研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等整个产品生命周期中，产生了大量的结构化和非结构化数据，且这些数据呈爆炸式增长趋势。随着大数据技术的不断成熟，未来，制造型企业可对工业数据进行全面感知、收集、管理，利用大数据分析工具，深耕工业大数据分析、挖掘、共享，提升企业智能决策水平，探索“大数据+制造业”这条传统制造向智能制造转型的新路径。
市场和技术是制造型企业的核心竞争力。市场和技术情报信息是连续、适时、动态和全方位的，快速、及时、准确获取大量的市场和技术情报，针对市场和技术情报进行智能加工，转化为支持决策的有效信息，快速制定设计、生产、经营、营销、售后等环节的决策方案，是未来制造型企业抢占先机、构建核心竞争力的重要手段，是支撑“发展成为具有国际竞争力企业”的战略目标的有力保障。以汽车制造企业构建竞争情报体系为例：通过构建汽车行业竞争情报采集子系统、竞争情报分析子系统和竞争情报服务子系统，跟踪研究国内外汽车行业技术水平、发展状况和市场需求，及时掌握海外市场的最佳切入点和时机、销售方式和海外销售商等信息，为企业决策层快速做出决策和响应提供支撑。
制造业企业未来可充分整合、运用和挖掘运营数据、价值链数据和外部数据，通过构建企业级数据管理平台，深度挖掘和分析这些大规模数据。一方面，分析消费者需求规模，为生产计划的制定、库存规模的设计和配送周期的合理制定提供决策信息，提高生产和销售效率，减少库存，实现供应链的优化。一方面，企业可利用销售数据、产品的传感器数据和供应商数据库的数据等大数据来准确地预测全球不同市场区域的需求规模，跟踪库存和销售价格，以大大降低生产成本。通过生产、营销和管理模式的转变，实现传统制造向服务制造的转型升级。
“工业4.0”时代，工厂/车间的设备传感和控制层的数据可通过构建信息物理系统(CPS)实现与企业信息系统的融合，最终实现生产智能化。首先，通过在生产线和生产设备上安装传感器来获取生产过程数据;然后将传感器与互联网连接，实现传感器采集数据的传输，实现对生产过程的实时监控;最后，传感器采集的数据经过快速清洗、传递，反馈至生产过程，将工厂升级为被管理和被自适应调整的智能网络，使得工业控制和管理最优化，对有限资源进行最大限度使用，从而降低工业和资源的配置成本，使得生产过程能够高效地进行。以生产能耗监控为例：通过设备生产过程中部署大量传感器，实现生产流程的集中监控，实时动态获取生产流程中各个环节的能耗数据。一方面，通过数据分析可发现能耗的异常或峰值情况，由此能够在生产过程中不断实时优化能源消耗;一方面，通过对所有流程的大数据进行深度挖掘分析，可整体上大幅降低生产能耗，降低能源成本。
以大数据技术构筑新一代智能工厂是传统制造业智能化转型的中长期目标。大数据时代，新一代智能工厂是通过物联网等物理数据感知手段实现对传统制造业生产过程管理的信息数据的获取、传递的基础上构建企业私有云平台;是将消费者个性需求所产生的海量数据和信息，以及非标准产品生产过程产生的大量数据通过互联网在智能设备之间传递，由智能设备进行分析、判断、决策、调整、控制并继续开展智能化生产。
大数据技术通过创新制造业企业的设计、生产、运营、营销、售后和管理方式，给制造业企业带来了更快的速度、更高的效率和更敏锐的洞察力，是传统制造业智能化的新路径。