它发挥 数据营销传统上侧重于客户获取和保留，但在简化制造业运营方面，。通过利用整个生产生命周期中产生的海量数据，制造商可以获得切实可行的洞察，从而优化流程、减少浪费、提高效率，并最终提升盈利能力。
以下是如何应用数据营销原则和技术来简化制造流程：
1. 将生产过程理解为“客户旅程”： 它发挥
- 制造商不再仅仅通过客户互动的视角来查看数据，而是可以将机器、传感器和流程生成的数据作为内部“生产旅程”的步骤进行分析。
- 数据收集：这涉及从各种来源收集数据，包括：
- 机器传感器（物联网）：温度、压力、速度、振动和能耗的实时数据。
- 制造执行系统 (MES)：有关工作订单、生产计划、材料使用情况和劳动力的数据。
- 企业资源规划 (ERP) 系统：库存水平、供应链和成本数据。
- 质量控制系统：缺陷、故障率和测试结果的数据。
-
环境管理系统 (EMS)：有关废物产生和资源消耗的数据
- 数据分析：运用分析技术识别生产流程中的瓶颈、低效环节以及需要改进的领域。具体包括：
- 描述性分析：了解过去发生的事 列表到数据 情（例如，历史停机时间、缺陷率）。
- 诊断分析：确定某些事件发生的原因（例如，设备故障的根本原因分析）。
- 预测分析：预测未来结果（例如，预测机器故障、需求波动）。
- 规范分析：推荐优化流程的措施（例如，建议最佳维护计划、生产调整）。
2. 细分和个性化“生产流程”
- 正如营销人员细分客户受众一样，制造商可以根据产品类型、机器性能或其他相关因素细分生产线或流程。
- 个性化：根据每个细分市场的具体需求，定制参数和干预措施。例如：
- 针对具有不同使用模式的机器实施不同的维护计划。
- 根据特定设备的实时传感器数据调整生产速度。
- 根据对不同产品线的预测需求优化物料流。