善用工業物聯網與資料科學，可以協助優化功廠設備維護流程，避免事倍功半的維護作業，進而降低相關成本。

采用智能方式部署的連網傳感器能夠在影響流程或生產之前檢測到故障，從而節省維護成本并避免停機。為了避免低效的維護程序和隨之而來的成本，制造商和網絡運營商可以使用智能傳感器和數據科學原理來優化維護過程。 根據這份麥肯錫發表的報告，基于物聯網的預測性維護有助于將工廠設備的維護成本降低多達40%。它還可以“通過延長機器的使用壽命，將設備停機時間減少50%，并將設備資本投資減少3%至5%”。

善用IoT/資料科學避免無效流程/高成本

多年來，制造商一直在實施基于時間的設備維護方法。規劃任何維護程序的主要因素僅僅是機器的使用年限。設備越老舊，維護程序就越頻繁。 ARC集團的一項全球性研究表明，僅有18%的設備因其年限而失效，其余82%的失效是隨機發生的。這些研究結果表明，基于年限的維護方法不具備成本效益。為了避免無效的維護程序和隨之而來的高成本，制造商可以充分利用工業物聯網和數據科學。 電網故障可能導致配電中斷，這將給受影響地區幾乎所有人員、企業和服務機構的日常運作帶來巨大麻煩。這使得預測性維護對于此類關鍵基礎設施尤為重要。芬蘭的輸電系統運營商Fingrid組織了多次創新競賽，以期尋找最佳的合作伙伴，將其運營設施的維護和監控操作數字化。 在2018年的其中一場競賽中獲勝后，Haltian的Thingsee無線傳感器Haltian的 Thingsee無線傳感器產品現在用于測量芬蘭變電站連接部件的溫度。這一點是很重要的，因為溫度升高是電阻增加的標志，而電阻可能是由污垢或腐蝕引起的。 此外，傳感器可用于測量濕度、氣壓、環境光、存在和距離等方面數據。雖然這些傳感器并不能完全消除手動檢查的需要，但它們確實使得監控操作更加有效并降低了出現問題的風險。

連網工具減半維護工作

在顯而易見的電網用例以外，基于傳感器的監控也可用于各種工業應用。位于南京的愛立信熊貓制造工廠使用蜂窩IoT連接數千臺設備，包括高精度螺絲刀。這些模塊每八小時傳輸大約100字節數據以指示最近的使用情況。 這些數據收集在云解決方案中收集起來，再進行分析。運營經理可以通過監控使用數據準確地確定工具何時需要重新校準，而不是根據低效的預定時間表工作。 根據這個案例研究，愛立信預計該解決方案每單位成本僅為20美元，但可將維護工作減少一半，每年節省10，000美元，并在短短兩年內實現盈虧平衡。

工具和機械也需要預測性維護

工業環境中常會使用到安全和遙測系統，它們通常需要自己的特定網絡。除此之外，可以使用新的無線技術收集許多不太重要的參數，以形成預測性維護的基礎。 主要有兩類數據：

用法：使用工具的頻率和時長？ 最常用的功能是什么？ 誰是從事這項工作的員工？

狀態：隨時間變化，機器溫度和方差（Variance）是多少？ 系統中是否有任何不規則的振動？

使用數據執行完整的根本原因分析（Root Cause Analysis），有助于預防將來出現故障。

連接技術提升可靠性

物聯網已經為全球供應鏈運營提供了有價值的幫助，包括使用蜂窩物聯網進行資產跟蹤。不過，通過預測關鍵資產的失效，連接技術可以進一步增強分銷鏈的可靠性。 冷鏈（Cold Chain）就是一個典型示例，多年來，人們一直致力于尋找低成本的測量運輸貨物溫度解決方案。這有助于了解貨物是否保持在合適的溫度以及哪些貨物可能需要銷毀。 雖然這是物聯網運行的很好示例，但其實我們可以做一些事情來預測和避免失效。將預測性維護應用于制冷系統以更好地了解何時即將發生故障，將可節省寶貴的時間和金錢，并避免浪費食品和藥品等寶貴資源。

預測性維護確保設施壽命

道路、橋梁和鐵路是社會的重要基礎設施，它們的維護對于確保在整個使用壽命周期中保持安全是非常重要的。在這種情況下，物聯網可以可派上用場。 可以持續監控振動等機械參數，記錄模式中的任何異常都表明需要維護，或者可以建議存在緊急情況。例如，杜塞爾多夫機場安裝了50個路內（In-road）NB-IoT傳感器，以監控唯一可以進入機場油箱儲存地點的橋梁的狀態。

挑戰在于擴大規模

預測性維護并不是一個新概念，我們都熟悉通過不規則的聲音或振動來預測汽車何時即將發生故障。 物聯網帶來的新功能，是從數千或數百萬臺設備收集數據的能力。我們可以從中學習，創建和更新模型，全部實現自動化且規模空前。 很明顯，如要取得成功，企業需要利用大數據分析和人工智能方面的所有最新技術。然而，即使在此之前，他們的“物品”需要連接起來。