由 dawei 工业物联网(IIoT)为制造商提供了实施解决方案的机会，使他们能够通过连接资产、实时数据分析和监控工具以及预测性维护来更智能地运营。这些解决方案可以帮助制造商保持敏捷、致情、可控和智能。
设备和自动化客户正在寻找智能、互联的设备，主要是因为它可以帮助他们降低维护成本，并减少停机时间。根据麦肯锡公司发布的数据，远程资产状态监控可以减少30%的维护成本，减少50%的机器停机时间。这种显著的减少不仅使工作更有效率，而且还为设备客户提供了更高价值的产品，从而提高了制造商的定价能力。但随着供应链不断受挫、通货膨胀加大以及芯片短缺等问题，行业持续剧烈的波动又进一步证实了工业物联网投资的必要性。
这一转型的一个重要垫脚石是投资于智能工厂运营。一个成功的智能工厂可以使企业聚合大数据，涵盖生产、能源、成本、材料和其他基本因素，与合作伙伴公司共享，为产能规划提供信息，在合作伙伴之间创建更快的响应时间，以中断时间，最重要的是，允许在整个供应链的相互依赖过程中实现前所未有的可见性。最终,使用工业物联网，厂商除了可以开发智能工厂,还可以将供应链控制好,并使企业有更多的生产能力。
用数据推动转型
制造商拥有大量由设备和传感器产生的数据，因此，由于工业物联网技术，成为数据驱动或“智能”工厂的潜力已经具备。然而，这些公司也有大量未使用的数据。为了成为一个完全由数据驱动的智能公司，制造商必须能够轻松实时地访问设备和传感器数据。拥有一台存储数据并需要人工收集或分发数据的设备几乎与没有数据是一样的。这一点已被制造商一次又一次地证明。
智能工厂有不同的分析方法，因为他们根据所需的业务结果定义操作效率用例，而不是首先实现一个工具库。“规则先于工具”这句谚语已被证明是正确的。遵循这一信条的原因之一是了解谁需要使用它，通常是工程师而不是数据科学家。他们创造状态监测和预测分析，这通常是IT和数据科学家的工作。
数据驱动的组织理解这个难题，在选择“工具”时，专注于授权具有特定专业知识的单个部门或团队直接利用分析，而不依赖于数据科学家。这种工业分析的自助服务方法可以使智能工厂避免数据科学项目的延迟和成本，实现更高的投资回报率，并加快项目的时间价值和时间影响。这就是预测分析发挥作用的地方。
通过将预测分析与工业物联网解决方案结合使用，制造商的生产工厂可以通过预测维护需求来减少停机时间。一旦收集到数据，就可以访问和分析，利用预测模型来预测维修需求。在这种情况下，基于使用或基于结果的服务平台上的客户生命周期价值和第一次呼叫修复率肯定会增加。
企业层面的数字孪生应用程序可以更容易地做到这一点——这是数字孪生现实世界应用程序的下一步，它超越了对单个设备的模拟。与之相反,制造商可以对企业的整个流程和联结进行模型化,通过过程挖掘分析后,可以进行改进,将改进贯彻到生产流程中。
因为正常运行时间等于客户的收入，所以完全有动力制造更智能的产品，以监控设备的健康状况，并在问题出现之前发现问题。监控还可以提高效率:根据实时数据进行操作可以使制造商更主动、更高效地处理服务调用。远程监控和预测性维护只是向智能制造转变的开始。制造商可以通过一些具体的方式来实现这一转变。
智能制造和这些相同的原则也延伸到制造商的客户，他们也在寻求同样的利益。如果制造商还没有提供联网产品，相信竞争对手也会提供。如果制造商希望在行业中保持竞争力，他们必须投资于工业物联网(IIoT)，以便使用连接资产来运营他们的数据。工业物联网解决方案不断努力，使制造商能够使用预测性维护和实时分析更智能地运营，并提高收入。