眾所周知，制造行業的企業會有大量的工業設備，這些設備都需要維護。對于目前的部署，工業物聯網使基于精確數據的制造過程中的決策改進有了可能。同時還可以提高產品質量和正常的運行時間，因為從從物理設備上通過傳感器搜集的數據可以對設備進行預測性維護。

　　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。信立科技多年從事工業物聯網的核心產品無線傳感器，在數據的抓取和傳輸上技術成熟，開發了系列網關、測控、傳感裝置，并應用到各個制造業中，為合作伙伴帶來了高效率的生產決策基礎。

　　在大數據支撐下，機器學習，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決策。工業物聯網戰略在可持續和綠色生產實踐以及供應鏈可追溯性方面也具有很大的潛力。

　　將工業物聯網引入制造業的諸多好處：

　　制造流程優化：配備傳感器并通過工業物聯網系統管理的機器和設備可以監測狀態、設備和工作流程。

　　預測性維護：超過 75% 的設備和系統故障是在沒有通知的情況下發生的。借助工業物聯網，預防性維護結合分析來預測機器故障。

　　質量優化：工業物聯網可以立即解決生產線上的問題，并減少停機時間、生產力損失和產品缺陷。工業物聯網設備經過編程以監控材料質量、實時分析設備性能以及測量和測試成品。

　　更好地監測庫存和供應鏈管理：數據分析、洞察和上下文智能使庫存系統無縫運行，從而更準確地估計可用材料、在制品和新材料的預計到達時間。

　　客戶服務水平和滿意度：配備傳感器的生產系統和庫存使客戶能夠幾乎實時地了解訂單進度。

　　工人健康和安全：智能穿戴設備允許管理人員通過跟蹤疾病和傷害、缺勤、未遂事件、機械或車輛事故或氣體泄漏等危及生命的歷史記錄，來監控生產工人的健康和安全。