1，庫存優化。比如SAS獨有的強大庫存優化模型，可以在保持高客戶滿意度的同時，最大限度地降低供應成本，提高供應鏈的響應速度。其庫存成本在第壹年將下降15% ~ 30%，對未來的預測準確率將提高20%，從而帶來其整體收入增長7% ~ 10%。當然，還有壹些其他潛在的好處，比如增加市場份額。此外，使用SAS系統，產品質量將顯著提高，不良率將降低10% ~ 20%。
2.創造商業利益，在生產現場從供應鏈渠道和儀器或傳感器網絡收集大量數據。使用大數據更緊密地整合和分析這些數據庫，有助於提高庫存管理、銷售和分銷流程以及設備持續監控的效率。制造業要發展，企業必須明白大數據能產生的成本效益。設備的預測性維護，現在已經有條件采用大數據技術。制造業將成為大數據收入的主要來源。
3.B2B電子商務供應鏈整合。強大的電商將引領上下遊生產計劃——下遊銷售對接。這種對接趨勢是，上遊制造外包供應鏈管理只關註制造，生產鏈(:D)。物流外包上升到供應鏈外包是壹個巨大的飛躍，體現了電子商務強大的競爭力和整合能力，支持海量數據和跨平臺、跨公司對接成為可能。B-B供應鏈整合具有很強的市場空間，可以完善中國的產業布局、產業鏈優化、產能配置優化、庫存減少、供應鏈成本降低、供應鏈效率提升。
4.隨著物流平臺規模的發展，B-C商業模式的融合已經成為現實，但物流執行平臺的建設是壹個瓶頸。多元化產品的銷售供應鏈整合存在很大的技術問題，如供應周期、庫存周期、配送時效、物流運作要求等。這樣的物流中心很難，大數據平臺的建設會帶動整體銷售供應鏈的整合；國內也有現實問題，比如跨區域物流配送，城鄉差異等。政府監管是壹大難點/不治之癥，大數據平臺有助於政府職能調整到位。
5.產品協同設計。以前大家最關心的是產品設計。但現在在產品設計開發過程中，相關人員相互配合，工廠和制造能力也在同步設計開發。當前的壓力是向市場交付更具競爭力、更高配置、更低價格和更高質量的產品，同時滿足所有這些要求，這是制造和工程企業的下壹個巨大價值。這就是大數據的用武之地。