工業互聯網的發展帶來了哪些方便,從工業到人們的生活中,都有很大的改變。製造行業的企業往往擁有並運行大量的工業設備，所有這些設備都需要監控和維護。對於現有的部署，工業互聯網使得基於更精確數據的製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。
工業互聯網背後的主要思想是使機器在制定決策時比人類更智能、更高效。這依賴於準確、一致地捕獲和傳遞數據。現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週的時間才能發現，並依賴於每個技術熟練的專業人員的可用性。現在，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，製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，並根據收到的信息提供有關如何最好地進行製造過程的深入見解。機器學習可以用來演示如何提高性能，並在同一級別的投資提供更快的結果。
在製造行業中，時間就是金錢。隨著工業互聯網戰略的實施，從單獨的傳感器到可用的分析和自動化，製造商可以圍繞整體效率和成本做出更好的業務決策。工業互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。隨著循環經濟在企業的應用，從產品到包裝的所有要素都應該被重複使用，並在整個價值鏈中循環利用，工業互聯網的實施對其追蹤結果至關重要。
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