制造業(yè)持續(xù)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)來評估和測試生產，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，工業(yè)4.0會大幅影響制造業(yè)，而大多數(shù)的IIoT投資也聚焦于生產流程改善，較少著墨于產品質量的改善。但是在大數(shù)據(jù)分析的浪潮下，企業(yè)不應該忽視產品質量對企業(yè)獲利的影響。

無論什么產業(yè)，產品質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品召回，都可能影響獲利。在半導體與電子產業(yè)，制造過程的每個環(huán)節(jié)，都可能影響產品質量。

企業(yè)內的數(shù)據(jù)量正快速增加，如果能夠正確的存取和分析，可以為產品質量控制產生正面影響。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、個別測試結果等)與另一款類似裝置做配對，并進行關聯(lián)分析。每項裝置在生產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)進行優(yōu)化，而不是針對終端裝置的整體功能質量進行優(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，可以強化產品分析，來追蹤個別裝置的多個面向，以提升產品質量，從來源一直到終端使用者進行優(yōu)化。

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

例如某款芯片與另一款芯片結合時，可能表現(xiàn)得非常優(yōu)秀，但與另一款芯片結合卻很糟糕;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)復雜度也跟著大幅增加。有了產品分析技術，這些信息可以很快地回溯，找出問題所在。隨著IIoT進步，產品分析信息應該要與流程分析結合，以達到更進一步的工業(yè)自動化。