制造行業(yè)的企業(yè)往往擁有并運行大量的工業(yè)設(shè)備，所有這些設(shè)備都需要監(jiān)控和維護。對于現(xiàn)有的部署，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)使得基于更精確數(shù)據(jù)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(chǎn)質(zhì)量和正常運行時間，因為從網(wǎng)絡(luò)上的設(shè)備和傳感器收集的數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)對生產(chǎn)設(shè)備的實時和預測性維護。

        工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)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(shù)據(jù)?，F(xiàn)在很多公司正在開發(fā)高精度測量的前沿傳感器。這些數(shù)據(jù)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(tǒng)可以被訓練以發(fā)現(xiàn)潛在的模式，這些模式將對未來的失敗給出指示。如果結(jié)果是有關(guān)的，他們可以立即調(diào)查。這些信息以前需要花費數(shù)周的時間才能發(fā)現(xiàn)，并依賴于每個技術(shù)熟練的專業(yè)人員的可用性。現(xiàn)在，使用實時數(shù)據(jù)可以幫助那些擁有合適技能的人在多個地點監(jiān)控更多的機器，從而更快地做出維護決策。反過來，制造業(yè)效率可以大大加快。

        除了預測性維護以外，機器學習在工業(yè)性能方面也有很大的改進。要做到這一點，企業(yè)需要了解所有可用的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行量化，并根據(jù)收到的信息提供有關(guān)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(jié)果。

        在制造行業(yè)中，時間就是金錢。隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)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(yè)務(wù)決策。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略在可持續(xù)和綠色生產(chǎn)實踐以及供應(yīng)鏈可追溯性方面也具有很大的潛力。

        隨著“循環(huán)經(jīng)濟”在企業(yè)的應(yīng)用，從產(chǎn)品到包裝的所有要素都應(yīng)該被重復使用，并在整個價值鏈中循環(huán)利用，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的實施對其追蹤結(jié)果至關(guān)重要。

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