如今，随着汽车业务的发展，数据资源逐渐庞大，数据仓库的构建更为复杂，所以企业对数据驱动的需求量日益提升。在智能制造中，数据作为关键的推动力，能帮助企业进行市场预测、产品质量控制等，那么数据驱动的智能生产应用试用包含哪些功能呢。

以多种方式收集不同来源的数据，一般通过智能传感器、射频识别等收集设备及产品数据，实时监视设备以及产品状况。举例子来说，内置传感器能连续测量和报告设备及产品的持续运行状态。
一、不同类型的制造数据能分类为结构化、半结构化、非结构化的数据，存储体系结构能把数据整合在一起进行存储和管理。利用云计算，以灵活且节能的方式实现数据存储。同时利用云服务，能保护数据分布以及结构差异性，能实现可扩展、可共享的数据存储模式。
二、数据处理是相当重要的一环节，需把数据转换成信息和知识，这样才有利于制造商做出明智的决策。需对数据进行预处理，消除重复、误导和不一致的信息。利用功能或案例把大量数据转化成有意义且简化的形式，再通过数据分析和挖掘所生成的新信息。通过数据处理，能获取到可理解的知识，挖掘出有利用价值的信息。
三、以图形的方式清晰传达信息，使得用户能明确理解数据。一般应用广泛的可视化技术有图表、图形、虚拟现实等。在用户的智能终端能在线显示实时数据，能及时访问数据处理结果，便捷又节省时间。
数据驱动的智能生产应用试用是一个系统性的工程，能提供全面且深入的技术功能，确保智能数字车间高效、安全且稳定运行，较大程度提高企业的管理水平，提高产品生产质量以及生产效率。在未来的发展中，系统将不断优化和升级，这样能适应新的生产环境及需求。‍