大数据通过支持产品各阶段（从设计到报废）的数据驱动决策，来增强产品生命周期管理 (PLM)。 通过分析来自各种来源的大型数据集（例如客户反馈、供应链日志和物联网传感器），团队可以识别模式、预测问题和优化流程。 这降低了成本，加速了开发，并提高了产品质量。 例如，来自连接设备的实时数据可以在不需要物理原型的情况下通知设计调整或制造调整。
在设计阶段，大数据通过聚合客户偏好、市场趋势和历史性能来帮助验证需求。 开发人员可以使用社交媒体或支持票证上的情感分析等工具来确定功能的优先级。 例如，汽车制造商可以分析现有模型的驾驶员行为数据，以改进新型车辆的用户界面。 采用真实世界使用数据的模拟工具还可以预测设计变更如何影响耐用性，从而减少迭代物理测试的需要。 这缩短了开发周期，并确保产品在发布前与用户需求保持一致。
在制造和维护中，大数据提高了质量控制和预测性维护。 生产线上的传感器收集有关机器性能、材料缺陷或环境条件的数据。 算法可以检测异常情况，例如机器人手臂偏离其预期运动，并在缺陷发生之前触发警报。 发布后，产品中的嵌入式传感器（例如，工业机械）会监控运行状况，从而实现主动维护。 例如，喷气发动机的振动数据可能预示着即将发生的部件故障，从而可以在计划停机期间进行维修。 这最大限度地减少了计划外停机时间并延长了产品寿命。 此外，分析保修索赔和维修日志有助于识别重复出现的缺陷，从而指导未来的迭代。 通过闭合使用和设计之间的反馈循环，大数据可确保整个产品生命周期的持续改进。