本文摘要：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）可以用于M2M（machinetomachine）来跟踪和管理工厂环境，这样的分析能力意味著更高程度的数据智能。
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）可以用于M2M（machinetomachine）来跟踪和管理工厂环境，这样的分析能力意味著更高程度的数据智能。SemiconductorEngineering报导，工业4．0不会大幅度影响制造业，而大多数的IIoT投资也探讨于生产流程提高，较较少着墨于产品质量的提高。
但是在大数据分析的浪潮下，企业不应当忽略产品质量对企业利润的影响。无论什么产业，产品质量都有可能冲击利润展现出与公司的声誉。
瑕疵品导致的出厂材料成本与产品解任，都有可能影响利润。在半导体与电子产业，生产过程的每个环节，都有可能影响产品质量。企业内的数据量于是以较慢减少，如果需要准确的读取和分析，可以为产品质量掌控产生正面影响。其中一个例子，就是用某种装置的测试流程（还包括测试者、测试计划信息、个别测试结果等）与另一款类似于装置做到筛选，并展开关联分析。
每项装置在生产过程中都会有有所不同的历程，而一般的流程分析并会去分析这些信息。流程分析可以分别针对各个环节展开优化，而不是针对终端装置的整体功能质量展开优化。不过，用于整个企业的数据，再加大数据分析，可以增强产品分析，来跟踪个别装置的多个面向，以提高产品质量，从来源仍然到终端使用者展开优化。有效地的分析，必需要能普遍、动态地收集各种涉及数据。
也就是说，必需要能进发、统合各个有所不同厂区、各个供应链伙伴的简单信息。许多半导体业者和电子公司早已顺利地使用产品分析，借此找到简单数据，展开动态的产品质量掌控，并提高利润。关键在于，必需要能必要地收集数据，并产生行动方案。例如某款芯片与另一款芯片融合时，有可能展现出得十分杰出，但与另一款芯片融合却很差劲；某种芯片有可能合适某个客户系统，却不合适另一个客户系统。
如果有了这些数据，就可以展开智能筛选来提高系统展现出。随着某款装置从芯片厂商移往到系统厂，然后一路到制造商与OEM业者，整个过程中的数据复杂度也回来大幅度减少。有了产品分析技术，这些信息可以迅速地追溯，找到问题所在。
随着IIoT变革，产品分析信息应当要与流程分析融合，以超过更进一步的工业自动化。
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