保持竞争力始终是制造商的头等大事。随着海外生产商商品供应的不断增加，以及***内生产成本的不断上升，制造商需要利用自己能够利用的所有优势。在制造业中，***好的投资之一是减少机器故障。研究始终表明， 停机是 世界各地制造商所承担的主要成本之一。机器故障不仅会导致商品生产停顿，还会以外部维修服务的形式增加劳动力成本，并导致劳动力使用不足。 由于故障的直接结果，平均每个制造商每年要遭受近 1,000个小时的停机时间。在汽车工业中，每分钟可增加几万美元。即使这不能反映所有行业，但很明显，计划外的停机时间会严重影响任何企业的利润。 支持物联网的设备无处不 在不能夸大支持物联网的设备的潜在价值。这些智能工具可实现机器之间的无缝通信，异地监控，数据存储以及技术人员和操作员更快的移动访问。尽管在汽车和***用电器中的主流应用肯定正在兴起，但真正突破性的创新领域却在工业市场上。预计到2020年，全球将有超过200亿台活跃的IoT（物联网）设备。传感器通信数量的激增意味着更多的来源可以收集数据进行分析，并且功能范围更广。至于投资回报率，有72％的制造商 在***近的一项调查中被问到，物联网设备是提高生产力的原因。 云计算使数据分析快速实现闪电 云计算的出现缩短了机器与操作员之间的距离。这个24000亿元的行业的快速增长使信息存储民主化。联网的机器可提供可实时跟踪和存储的数据，从而使技术人员可以使用更精确的工具来更快地响应。此外，程序员可以利用可用信息来趋势化机器运行状况，并揭示对操作条件的新见解。从一切振动分析，温度读数，和超声可以收集，编译和保存数据，以方便访问和使用。在云平台上收集数据可提供超出制造车间的更多用途。一些公司甚至已经开始在旨在改善供应链管理的应用程序中实现机器健康知识。 机器学习呈指数级增长 机器学习计划为劳动力管理，简化维护和供应链管理流程带来了无数机会。顾名思义，这些智能应用程序可以接收数据，观察趋势并从信息中“学习”。对于制造商来说，潜力是无限的。振动分析的发展是成本效益***大的领域之一。人工智能系统为技术人员提供了有关振动数据微小变化的知识，并且可以准确地预测机器何时走向故障。这种早期的见识使技术人员有机会进行必要的操作更改，进行计划的维护并每年节省数万美元。