由 dawei 维护是任何工厂经理最头疼的问题。与之相关的停机时间和成本可能证明是昂贵的。常规维护的经典方法效率低下，增加了机床破损和磨损的风险，进而增加了成本。
预测性维护系统使用物联网获取有关每个在役资产的实时信息。根据这些信息，系统预测资产维护的时间。制造工厂具有相互关联的系统，其中有多种因素在起作用。一个位置的负载、设计和过程更改会影响整个工厂。基于物联网的预测性维护和云计算在这种情况下非常有用。该系统使用来自工厂周围资产的数据来预测维护需求。
带有物联网的智能维护管理系统也可以使用人工智能和机器学习。这些可以考虑所有系统对制造的影响，以便随着时间的推移做出更好的准确预测。
预测性维护因其对底线的影响而受到特别关注。根据麦肯锡的一份报告，预测性维护可以降低10-40%的成本和50%的停机时间。这些措施将在一定程度上影响生产线的效能和导致辅助费用减少；为维持竞争优势、发展到数字智能制造领域的明天，预见保养必将是工业自动化的关键策略之一。
智慧物流管理
在Covid-19 大流行期间，制造业面临着前所未有的条件，包括社交距离要求、工人短缺和劳动力规模限制。所有这些条件都极大地影响了工厂和仓库。
物流是任何企业的命脉。当多个行业的物流面临挑战时，世界遭受了供应链中断。这些巨大的中断要求向更智能的物流管理迈进。
工厂可以在物流的许多领域使用物联网。从库存和物料搬运到内部运输和运输，物联网可以帮助提高物流管理的准确性和效率。物联网在这些领域提供帮助的主要方式是通过资产的实时位置和状况数据。通过此举可实现更佳的物料利用率和调配机制；提升设备追踪及管理系统；并削减意外事件以及财产损毁等负面影响。
亚马逊的仓库使用物联网和机器人技术来优化它们的系统，人类与互联机器人协同工作。将人与技术相结合的方法使亚马逊成为仓储领域的领导者。预计其他企业将遵循它们的成功模式向前发展。随着工业 4.0 的发展，预计从 2021 年到 2030 年，预测性维护市场将以 31% 的复合年增长率增长。
大数据和云计算
实时数据收集是数字工厂和采用物联网的关键优势。所有工厂资产上的传感器收集大量有价值的数据。这些数据可以提供有关工厂绩效的重要见解。
目前，只有一小部分数据实际上被用于决策。这些决策可能与生产、库存水平或预测的变化有关。借助云计算和大数据，企业可以从数据中产生无价的洞察力。
工厂中的物联网和 CPS 可确保您拥有来自所有系统的数据。云计算将这些数据转换为有用的信息。通过可视化和相关性分析，可以识别问题并针对原因创建假设。实施为解决问题而创建的解决方案以检验假设。 AI用于计算变化的影响和参数的最佳范围。这种数据流和高级分析有助于解码复杂的制造流程和系统。