日本工程机械厂商小松将与美国通用电气（GE）在大数据分析领域开展合作。两公司将通过网络收集全球矿山的生产设备运行数据，进行共同分析。进而实现从开采到物流、发电整个矿山的最佳运营，并将生产成本削减 10％。目前各种设备纷纷联网，集服务和产品于一体的新运营模式在制造业越来越普遍。
设备之间进行联网的方式被称为“物联网（IoT）”。全球大型制造企业纷纷在工厂设备及铁路等基础设施领域利用物联网技术，并开始着手提供一种通过网络分析运行状况的数据来提出高效运营方案的服务。
小松与 GE 合作分析大数据降低矿山运营成本
在该领域，通用电气在全球先行一步。通过利用物联网实时监控自主开发的飞机引擎以及燃气轮机，提高了产品的附加值。而小松在掌握建筑机械位置和运行状况方面拥有一定经验，通过与通用电气组合，将正式在资源领域开展大数据分析服务。
小松与通用电气不会从此次提供的服务中获得直接收益。小松为矿山提供矿山机械、通用电气为矿山提供发电设备等。通过提供可优化运行效率的解决方案，为顾客的业务提供支持，进而带动设备的销量。
两家企业从去年起，在智利的铜矿上持续开展实证试验。将在2015 年度开始面向资源公司提供分析服务。在资源价格陷入长期低迷的情况下，矿山经营者非常渴望降低矿山运营成本。小松正在向 1000 多个大小不同的矿山提供机械，今后将把这项服务扩大到中南美和澳大利亚、非洲的铁矿与煤矿。
小松将通过安装在大型自卸卡车上的传感器收集运行状况的数据，传送给设在美国的通用电气的数据中心。根据分析结果，除可以优化卡车的配置与行驶路线外，还能计算出符合地面状况的行驶速度和制动方式。可通过在卡车上安装制动装置来提高燃效。
小松单独进行数据分析就可提高 5%的燃效，与通用电气的数据中心合作，可帮助把燃效提高 13%左右。对于引入 300 辆卡车的大规模矿山来说，燃效改善 1%就可以每年减少约 5 亿日元的燃油成本。
通过精准把握运转状况，还可削减矿山内的发电量，减少矿物运输所用轨道的运行条数浪费，并减少从矿物开采到港口货物堆放期间的滞留与库存，降低运营成本。