制造業(yè)持續(xù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)來評估和測試生產(chǎn)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)可以使用M2M(machine to machine)來追蹤和管理工廠環(huán)境，這樣的分析能力意味著更高程度的數(shù)據(jù)智能。

Semiconductor Engineering報導(dǎo)，工業(yè)4.0會大幅影響制造業(yè)，而大多數(shù)的IIoT投資也聚焦于生產(chǎn)流程改善，較少著墨于產(chǎn)品質(zhì)量的改善。但是在大數(shù)據(jù)分析的浪潮下，企業(yè)不應(yīng)該忽視產(chǎn)品質(zhì)量對企業(yè)獲利的影響。

無論什么產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)品質(zhì)量都可能沖擊獲利表現(xiàn)與公司的聲譽。瑕疵品造成的報廢材料成本與產(chǎn)品召回，都可能影響獲利。在半導(dǎo)體與電子產(chǎn)業(yè)，制造過程的每個環(huán)節(jié)，都可能影響產(chǎn)品質(zhì)量。

企業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)量正快速增加，如果能夠正確的存取和分析，可以為產(chǎn)品質(zhì)量控制產(chǎn)生正面影響。其中一個例子，就是用某種裝置的測試流程(包括測試者、測試計劃信息、個別測試結(jié)果等)與另一款類似裝置做配對，并進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。每項裝置在生產(chǎn)過程中都會有不同的歷程，而一般的流程分析并不會去分析這些信息。

流程分析可以分別針對各個環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化，而不是針對終端裝置的整體功能質(zhì)量進(jìn)行優(yōu)化。不過，使用整個企業(yè)的數(shù)據(jù)，加上大數(shù)據(jù)分析，可以強化產(chǎn)品分析，來追蹤個別裝置的多個面向，以提升產(chǎn)品質(zhì)量，從來源一直到終端使用者進(jìn)行優(yōu)化。

有效的分析，必須要能廣泛、實時地搜集各種相關(guān)數(shù)據(jù)。也就是說，必須要能集結(jié)、整合各個不同廠區(qū)、各個供應(yīng)鏈伙伴的復(fù)雜信息。許多半導(dǎo)體業(yè)者和電子公司已經(jīng)成功地采用產(chǎn)品分析，從中找出有用數(shù)據(jù)，進(jìn)行實時的產(chǎn)品質(zhì)量控制，并提升獲利。關(guān)鍵在于，必須要能適當(dāng)?shù)厮鸭瘮?shù)據(jù)，并產(chǎn)生行動方案。

例如某款芯片與另一款芯片結(jié)合時，可能表現(xiàn)得非常優(yōu)秀，但與另一款芯片結(jié)合卻很糟糕;某種芯片可能適合某個客戶系統(tǒng)，卻不適合另一個客戶系統(tǒng)。如果有了這些數(shù)據(jù)，就可以進(jìn)行智能配對來提升系統(tǒng)表現(xiàn)。

隨著某款裝置從芯片廠商轉(zhuǎn)移到系統(tǒng)廠，然后一路到制造商與OEM業(yè)者，整個過程中的數(shù)據(jù)復(fù)雜度也跟著大幅增加。有了產(chǎn)品分析技術(shù)，這些信息可以很快地回溯，找出問題所在。隨著IIoT進(jìn)步，產(chǎn)品分析信息應(yīng)該要與流程分析結(jié)合，以達(dá)到更進(jìn)一步的工業(yè)自動化。