工業物聯網的好處？

如今，移動技術的應用和增長創造了一個快節奏的社會，人們對即時信息和即時反饋已經習以為常。

對于制造行業和物流行業的公司來說，通過更多地利用工業，可以更好地滿足新時代的新需求。

工業物聯網涉及在制造工藝和供應鏈中的應用。除了來自設備和傳感器的數據外，工業物聯網戰略還應該結合機器學習和大數據技術，利用現有傳感器、機器對機器（）通信、自動化技術的組合，可以為企業提供更多見解。

根據2016／2017年度工業分析，69％的決策者將行業分析視為實現目標的一條重要途徑，因此其對企業的生態系統有著深刻的影響。

新興技術潛力是巨大的，正在不斷發展并以極快的速度發展。因此，企業必須考慮如何最好地采用工業物聯網作為有利于業務的計劃的一部分。反過來，這種洞察力水平可以有助于未來的商業決策和成功。

工業物聯網帶來了什么好處？

制造行業的企業往往擁有并運行大量的工業設備，所有這些設備都需要監控和維護。對于現有的部署，工業物聯網使得基于更精確數據的制造過程中決策的改進成為可能。它還可以用來提高生產質量和正常運行時間，因為從網絡上的設備和傳感器收集的數據可以實現對生產設備的實時和預測性維護。

工業物聯網背后的主要思想是使機器在制定決策時比人類更智能、更高效。這依賴于準確、一致地捕獲和傳遞數據?，F在很多公司正在開發高精度測量的前沿傳感器。這些數據可以與實時分析耦合，可以解析機器運行情況。

使用機器學習，該系統可以被訓練以發現潛在的模式，這些模式將對未來的失敗給出指示。如果結果是有關的，他們可以立即調查。這些信息以前需要花費數周的時間才能發現，并依賴于每個技術熟練的專業人員的可用性?，F在，使用實時數據可以幫助那些擁有合適技能的人在多個地點監控更多的機器，從而更快地做出維護決策。反過來，制造業效率可以大大加快。

除了預測性維護以外，機器學習在工業性能方面也有很大的改進。要做到這一點，企業需要了解所有可用的數據，對數據進行量化，并根據收到的信息提供有關如何最好地進行制造過程的深入見解。機器學習可以用來演示如何提高性能，并在同一級別的投資提供更快的結果。

在制造行業中，時間就是金錢。隨著工業物聯網戰略的實施，從單獨的傳感器到可用的分析和自動化，制造商可以圍繞整體效率和成本做出更好的業務