在德国的工业4.0中，大数据被认为是物理与信息融合中的关键技术。大数据为制造业提供的是一种全方位的全程式的一种服务，在产品全生命周期阶段，从设计到制造、从使用到维护，直到维修阶段，产生的正向数据以及逆向数据，这些数据都能全方位地得到使用。

           在产品的设计中，传统的设计师基于经验灵感和经验，揣度消费者的需求喜好设计产品。在大数据时代，设计师通过对用户行为和需求大数据进行分析，精准量化客户需求，指导设计过程。

           在制造阶段，大数据技术可以帮助实现生产过程异常发现、产品质量和生产调度优化等方面。以生产异常发现为例，传统的基于降维手段的异常发现方法，容易破坏信息完整性，不利于设备异常的发现。在大数据模式下，基于制造数据的分析对关键参数进行提取，然后通过聚类分析手段发现设备异常模式，在此基础上对设备控制优化。大数据也能帮助提高产品的质量控制。传统就是数据的筛选、参数分析，这个过程介入了人工的分析来进行质量的预测，数据筛选过程淘汰了许多有效的数据资源，参数分析过程经常存在人工经验判断，使得预测模型对整个产品加工过程信息的描述残缺不全，不能发现产品质量问题的深层次原因(如误差累积)。而在大数据模式下，根据产品的加工工艺过程，对产品质量相关数据按层次进行组织，利用多隐藏层的神经网络深度学习加工过程中产品质量数据的相互作用机理，从而对产品质量问题进行全面、深层次描述。

            大数据能提升大规模生产调度的全局性能，随着工艺的复杂、环境的复杂、工艺的规模，整个问题规模越来越大的时候，它已经是一个很难解决的问题。传统的智能调度方法难以求解大规模的调度问题，基于规则和瓶颈的方法在大规模问题中又很难得到全局优化；大数据带来了新思路，它采用全局的数据之间的关联关系，从而形成全局的调度方案，能够解决大规模生产中的全局调度问题。