基于大数据的制造业企业
管理决策转型与价值创造分析
申珅 沈阳黎发热能燃机设备配件有限公司
申珅 沈阳黎发热能燃机设备配件有限公司
摘 要 随着信息技术的发展，制造业企业所积累的数据量急剧增加。这些庞大的数据资源潜藏着无限价值，
既为企业管理和决策的转型升级开辟了新路径，也带来了前所未有的挑战和机遇。本文深入分析了基于大数
据的制造业企业管理决策转型与价值创造，从大数据的特征、制造业企业的发展现状、大数据对制造业企业
管理决策的影响、决策转型策略等方面，详细分析了大数据助力制造业企业价值创造的途径，为制造业企业
在大数据时代的发展提供了有益的参考。
关键词 大数据 制造业 管理决策优化 企业价值提升
一些传统制造业企业的管理决策模式在面对快速变
化的市场环境和日益激烈的竞争时，逐渐显露出其局限
性[1]。信息获取不及时、分析方法单一、决策速度缓慢
等问题，严重制约了企业的发展。大数据的出现为制造
业企业带来了全新的变革。通过对大数据的有效利用，
企业可以实现数据驱动的决策模式，提高决策的准确性
和科学性；实时监测和分析数据，提升决策的及时性；
更好地了解客户需求，实现精准决策和个性化服务。本
文深入探讨大数据对制造业企业管理决策的影响，分析
企业基于大数据的管理决策转型策略，探索大数据助力
制造业企业价值创造的途径，为制造业企业在大数据时
代的发展提供有益的参考和借鉴。
一、相关理论概述
（一）大数据的概念与特征
大数据是无法在一定时间内用常规软件工具处理的
数据集合，具有海量性、多样性、高速性和价值性等特征[2]。
以制造业为例，企业在生产、销售等环节产生大量数据，
如设备运行、生产工艺及销售订单数据等。数据类型包
括结构化、半结构化和非结构化数据，如产品设计图纸、
客户反馈语音及生产车间监控视频等。通过物联网技术，
设备可实时上传运行数据，企业能快速分析以监控生产
过程和市场需求变化，及时发现故障并调整生产计划。
而大数据的价值性在于，经有效分析挖掘，为制造业企
业优化生产流程、提高产品质量和降低成本等。
（二）制造业企业的特点与发展现状
制造业企业具有生产流程复杂、依赖设备技术、重
视供应链管理及严格把控产品质量等业务特点[3]。当前，
制造业企业面临诸多挑战，市场竞争激烈，需应对国内
外同行压力；成本不断上升，涵盖原材料、劳动力和能
源等；技术更新换代快，需持续投入研发资金。不过，
制造业企业也呈现出良好发展趋势，智能化制造成为方
向，引入人工智能、物联网等技术实现生产自动化和智
能化；数字化转型加速，利用大数据、云计算等，提高
管理效率和决策水平；绿色制造受到重视，企业注重环
境保护，推行可持续发展战略。
二、大数据对制造业企业管理决策的影响
（一）传统管理决策模式的局限性
在一些传统的制造业企业管理决策中，存在着以下不
足。（1）在信息获取方面，传统模式主要依赖有限的渠道，
如市场调研、销售报表等[4]。这些渠道获取的数据往往不
全面，难以涵盖企业运营的各个环节和市场的动态变化。
数据的时效性较差，无法及时反映市场的最新情况，导致
决策依据滞后。（2）分析方法较为单一。传统决策主要依
赖于经验判断与基本的统计评估，往往未能充分挖掘海量
数据的潜在价值并进行全方位、深层次的综合分析。此分
析手段易受个人主观偏见干扰，故其决策的科学性与精确
度难有保障。在产品开发决策过程中，单纯依赖经验可能
忽视潜在的市场动态与技术潮流。（3）决策速度缓慢。传
统决策流程往往繁复冗长，涉及多层审批与详尽讨论。面
对快速演变的市场环境，决策响应速度滞后，常因未能及
时调整而错失宝贵的市场机遇。若市场遭遇突发行情变动，
传统决策流程或许需耗费数周乃至数月方能调整应对策略。
（二）大数据带来的变革
1. 数据驱动的决策模式。借助大数据技术，制造业
企业能够实现决策过程的显著优化，大幅降低依赖主观
判断所伴随的风险，确保战略规划与运营调整基于翔实、
动态的数据分析，从而提升整体效率与竞争力[5]。借助
大规模数据的搜集与解析，企业能获取更为全面且精确
的信息资源，从而为决策过程构筑稳固基石。在产品定
价决策方面，企业通过大数据分析来考量竞争对手的定
价、市场对产品的实际需求以及生产成本等关键因素，
制定出更为科学、合理的定价策略。
企业战略
力的增强。因此，企业可采取多元策略，引入专业数据
分析师或合作培训组织，为员工定制数据分析培训课程。
（三）优化决策流程
2. 实时决策能力提升。借助物联网技术，企业能即
时捕获设备运作状况、生产流程进展及库存状况等信息。
一旦检测到非正常情形，系统即可迅速响应并采取相应
措施。此外，实时数据分析能够助力企业迅速调整生产
规划与营销战术。基于即时的市场变动需求，企业能够
迅速修订生产规划，以契合市场需要，并依据消费者的
即时反馈，企业能适时优化产品设计与提升服务质量。
3. 精准决策与个性化服务。通过分析客户数据，企
业能深入洞察客户的购买模式、喜好及需求，从而提供
高度个性化且契合客户需求的产品与服务。制造业企业
则能依循顾客的定制化要求，产出具有独特性的产品，
增强企业资源运用效能与提升市场竞争优势。通过精准
捕捉市场与客户的需求动向，企业能有效预防产品供过
于求或供不应求的状况，从而提升资源的使用效率。同
时，通过提供定制化的产品与服务，企业能够显著提升
客户满意度与忠诚度，进而强化自身的市场竞争力。
三、制造业企业基于大数据的管理决策转型策略
（一）建立大数据平台
对于制造业企业而言，构建大数据平台是驱动管
理决策转型、提升竞争力的关键步骤[6]。此平台需全面
覆盖数据采集、存储、处理及分析等各个关键步骤。在
数据获取领域，企业可采用多类技术策略。例如，通过
物联网技术，在生产设备、物流运输设备等关键节点安
装传感器，实时采集设备运行状态、生产进度、物流信
息等数据；通过整合企业内部的各种业务系统数据，如
ERP（企业资源计划）系统、CRM（客户关系管理）系统
等，实现数据的集中管理；还可以通过网络爬虫等技术，
从外部获取行业动态、市场趋势、竞争对手信息等数据。
（二）培养数据分析人才
数据分析专家具备深厚能力，能深刻洞察企业业务
需求，巧妙融合大数据技术与实际业务挑战，为公司产
出具有高价值的分析成果与决策导向，推动业务发展与
优化。他们可以熟练运用数据分析工具与技术，对企业
内外部数据进行深度挖掘与精细分析，以识别市场潜力、
优化运营流程、提升产品品质，从而驱动业务增长与竞争
利用大数据优化企业的决策流程，可以显著提高决
策效率和质量。在大数据时代，企业应树立以数据为依
据的决策理念，鼓励员工在决策过程中充分利用数据分
析结果，减少主观判断和盲目决策，从而利用大数据实
现决策的自动化和智能化。通过建立决策支持系统，将
数据分析结果与决策规则相结合，实现部分决策的自动
化；利用机器学习和人工智能技术，实现智能决策。此外，
优化决策流程还需要加强部门之间的协作和沟通。大数
据的应用往往涉及多个部门，如生产部门、销售部门、
研发部门等。企业应建立跨部门的数据共享机制，促进
部门之间的信息流通和协作。
（四）加强数据安全管理
制造业企业拥有大量的敏感数据，如客户信息、生
产工艺、研发数据等，一旦泄露，将给企业带来巨大的
损失。企业应从多个方面加强数据安全管理。一是建立
完善的数据安全管理制度。明确数据的所有权、使用权
和安全责任，规范数据的采集、存储、处理和传输等环
节的安全管理流程。二是加强技术防护措施。对重要数
据进行加密存储，防止数据被窃取；采用多因素身份认
证技术，确保用户身份的真实性；设置严格的访问控制
策略，限制用户对数据的访问权限。三是加强员工的数
据安全意识培训。提高员工对数据安全的重视程度，教
育员工遵守数据安全管理制度，不泄露敏感数据。
四、大数据助力制造业企业价值创造的途径
（一）降低成本
大数据技术能通过优化生产流程与供应链管理等
策略，显著减少制造业企业的成本。在优化生产流程领
域，大数据技术能实现生产过程的即时监控与深度解析。
借助于在生产设施中部署传感器及其他数据捕获设备，
企业能够获取丰富信息，包括设备运作状况及工艺流程
的各项指标。借助数据分析技术，深入挖掘这些数据，
企业能即时识别生产流程中的制约因素及潜在挑战。同
时，大数据的应用能够助力企业精进生产流程，显著降
低废品与次品产出比例。借助于对生产流程中各个阶段
数据的深入分析，企业能够精准地调整工艺设定值，从
而提升产品的质量标准，有效减少因产品瑕疵引发的成
本浪费。在供应链管理领域，着重提升供应链的整体透
明度与协作效率，有效降低库存与采购相关成本。通过
对销售数据、市场动态与需求趋势的深入分析，助力企
业精准洞察市场，从而科学规划生产流程并优化库存管
理策略，防止因库存过剩或短缺引发的额外费用增长。
同时，大数据能助力企业进行全面且深入的供应商评估
与管理。基于对供应商的交货时效性、产品品质以及定
价策略等关键数据的综合评估，企业能够精挑细选最优
合作伙伴，从而有效降低采购环节的成本开支。大数据
技术能实现供应链流程的全程可视化监控，即时追踪物
流动态，显著提升物流运作效率并有效降低相关成本。
（二）提高生产效率
大数据在增强设备运作效能与精炼生产规划层面
扮演关键角色，显著提升了制造行业企业的生产效率。
通过应用大数据技术，能够实现设备的预测性维护，从
而有效提升生产设施的使用效率。借助对设备运行数据
的即时监控与解析，企业能够前瞻性地识别潜在的设备
问题，从而在故障爆发之前开展必要的维护与修复工
作。此外，大数据能够优化设备的操作参数。借助对设
备过往运作数据的深入剖析，企业能够识别出设备表现
最佳的运营时段，进而调整设备的操作设定，显著提升
生产效能。在优化生产计划的范畴内，大数据技术能够
全面整合考量市场动态需求、企业生产实力、原材料供
给状况等多重维度信息，从而制定出更为精准、高效的
生产策略与计划。借助对销售数据的深入分析，企业能
够精确预判市场动态及需求走向，进而灵活调整生产策
略，有效防止库存积压或供应短缺的情况发生。同时，
大数据技术能够整合企业内部各个部门的数据资源，包
括生产部门的设备运行状态和库存水平信息，以及销售
部门的订单流转详情等，从而实现生产计划与运营策略
的协同优化，提升整体效率与响应速度。此外，大数据
能够助力企业实现生产排程的优化。基于对生产任务的
优先级、设备资源的可获取状态等关键因素的深入分
析，规划并实施最优的生产排程方案，以此显著提升生
产效率。
（三）创新产品与服务
大数据为制造业企业的产品革新与服务优化赋予
了强大的支撑力。在产品创新领域，大数据助力企业
深度洞察消费者需求与市场走向。借助收集与解析客
户反馈信息、社交媒体互动数据以及市场调研成果，
深入洞察客户需求与面临的问题，从而为产品创新与
优化指明路径。同时，大数据能显著推动跨行业创新。
借助数据分析跨行业信息，汲取领先技术与革新思路，
为产品革新注入新颖创意。在服务创新领域，大数据
技术驱动实现高度个性化的服务定制。通过分析客户
的购买历史、使用习惯等数据，定制高度个性化的服
务方案。此外，大数据可以提升服务的智能化程度。
借助对设备运行数据的即时监控与解析，提供远程服
务并实施预知性维护。借助大数据技术预估设备发生
故障的可能性，从而预先向客户提供维修服务，显著
提升客户满意度。
（四）提升客户满意度
大数据赋能制造业企业深度洞察消费者需求，显著
提升客户满意度与忠诚度。借助对客户行为数据的深入
剖析，全面洞察客户的购买决策路径、日常使用模式以
及个性化喜好，从而实现更精准的市场定位与服务优化。
同时借助大数据技术，对客户需求给予即时响应与满足。
通过实时监控并深入分析客户反馈数据，迅速洞察客户
面临的挑战及所需服务，从而高效响应，显著提升客户
满意度。此外，基于大数据技术构建高效的客户关系管
理系统，能够实现从客户接触、互动直至最终价值实现
的全程化管理。通过深入分析客户自潜在阶段直至成为
忠实用户的全程数据，精准定制个性化营销战术与服务
计划，显著提升客户转化效率及忠实度。
五、结语
本文深度剖析了以大数据为驱动的制造行业企业决
策转变及其对价值生成的影响。研究揭示，大数据展现
出海量性、多元性、高速流转与高价值性等显著特性。
一些传统制造业企业管理决策在信息获取、分析方法和决
策速度等方面存在不足，而大数据带来了数据驱动决策、
实时决策能力提升以及精准决策与个性化服务等变革。
制造业企业可通过建立大数据平台、培养数据分析人才、
优化决策流程和加强数据安全管理，实现管理决策转型。
大数据还能从降低成本、提高生产效率、创新产品与服
务以及提升客户满意度等途径，助力企业价值创造。
参考文献：
[1] 叶爱山,梁爽,邓洋阳.新质生产力赋能制造业产
业链韧性提升路径研究[J].江苏科技信息,2024,41(17):11-14.
[2] 罗嘉伟.基于大数据技术对高速公路材料采购成
本的优化对策[J].价值工程,2024,43(27):67-69.
[3] 于斌斌,蒋南萍,冯慕佳.互联网如何提升制造业
企业创新效率:机制与检验[J].管理评论,2024,36(9):83-95.
[4] 黄宗远,王凤阳,阳太林.数字化赋能传统制造
业发展的机制与效应分析[J].改革,2023(6):40-53.
[5] 陈丽香.以绩效为导向的预算编制对制造业企业
效益的影响[J].今日财富,2024(28):53-55.
[6] 高素英,陈雨婷,马晓辉.价值共创视角下制
造业服务化企业服务价值实现路径研究[J].财经理论研
究,2022(5):65-76
