在摩托车生产厂商哈雷·戴维森公司位于宾尼法尼亚州约克市新翻新的摩托车制造厂，软件不停的在记录着微小的制造数据，如喷漆室风扇的速度等等。当软件察觉风扇速度、温度、湿度或其它变量脱离规定数值，它就会自动调节机械。
哈雷摩托车公司使用大数据进行质量控制
哈雷·戴维森全球制造副总裁约翰·丹斯比二世（John Dansby II）表示，“MES系统让我们更加稳定。”他说，过去喷漆工作总是存在一定的偏差，每个人做相同的工作总会有一些差别。如今，如果这项工艺不是艺术，那么就必须有稳定的产品输出。
哈雷·戴维森同时还使用软件，还寻找制约公司每86秒完成一台摩托车制造工作的瓶颈。最近，这家公司的管理者通过研究数据，认为安装后挡泥板的时间过长。通过调整工厂配置，哈雷·戴维森提高了安装该配件的速度。
雷神的史蒂芬森的表示，新能力意味着雷神能够捕捉到更多存在的瑕疵。过去，一些瑕疵只有在随后的安全检测中才能被发现；其它一些可能永远也无法知晓。史蒂芬森说，螺丝钉并不是国防工业最小的数据。如果导弹制造商未能使用正确的紧固件或是安装方式不正确，“都可能导致设备的失败。”史蒂芬森还补充说，“整个产业花费了数百万美元用于返工、维修和更换”安装不正确，或是不符合要求的螺丝、螺栓和其它紧固件。
雷神同时还自动保留了每个导弹的数据，其中包括每个配件及其操作员的姓名，以及制造过程中每一步的湿度和温度。当错误发生时，有助于雷神找出究竟是哪里存在问题。过去，这些数据必须人工输入，这也增加了错误出现的可能。
自动收集数据帮助企业计算出维护需求。油漆制造商Sherwin-Williams通过使用MES系统，计算出特定的设备需要在1万批次后进行维护。因此，在9000批次之后，Sherwin-Williams会对这些设备进行提前维护，以避免代价高昂的停工。
哈雷·戴维森的总经理艾德·麦基（Ed Magee）表示，只要设备开始轻微偏离正常状态，修复工作将立刻能够进行。他说，“在机器停工之前，你便能够解决这一问题。”
