物联网正在彻底改变全球各行各业。将预测性分析应用于机器、车辆和机器人，不仅延长了设备运行时间，还消除了不必要的维护访问，并提高了效率。预测性维护只是企业利用联网设备和实时数据来优化运营、降低成本并提高安全性的众多例子之一。
但其应用前景远不止于预测性维护。通过浏览我们汇总的物联网应用场景案例集，了解物联网如何正在改变运输与物流、制造业、智慧城市以及公用事业等各个行业。看看企业如何利用互联技术取得实际成效。
预测性维护物联网描述了如何从资产中收集信息和数据，从而获得有关必要维护的洞察。这使得机器能够在部件发生故障前进行更换，从而最大限度地提高设备运行时间。例如，一台采矿机可能需要更换轴承，而机器中由物联网驱动的传感器可以收集噪音、温度或振动等数据点，这些数据点表明某个部件开始出现故障。
通过定期分享此类洞见，并利用人工智能和算法，可以预测设备的维护需求，从而将维护工作安排在较不繁忙的时段，并避免因设备故障而产生的高昂且耗时的维修费用。设备的价值越高，以及它所支持的生产流程的盈利能力越强，预测性维护的重要性就越大。
在石油天然气或金属等行业，一次关键的计划外停机每小时可能造成高达125,000美元的损失，因此预测性维护解决方案能够带来可观的投资回报率。如果将因避免设备停机而节省的所有影响生产力的因素都考虑在内，那么对预测性维护的投资，仅凭首次准确的预测就能获得回报。
工业物联网预测性维护主要有三种类型：间接故障预测、异常检测以及剩余使用寿命预测。间接故障预测依赖于复杂的数据分析，通过结合历史数据分析与最新洞察来得出结论。异常检测可识别异常模式，但对组件何时可能发生故障的洞察有限。剩余使用寿命预测可提供组件故障的时间范围，但需要额外资源（例如来自众多传感器的读数）才能形成准确的预测。
这些能力兼具洞察的深度与准确性，但要获得准确的洞察，其效果会受到所收集数据量、所用传感器数量以及分析任务规模的影响。此外，物联网是实现数字孪生的关键技术，有助于简化监控工作。
预测性维护并非一门完美的科学，其中最常见的挑战之一就是消除误报。例如，如果系统检测到某种异常——比如制造环境中某台机器的噪音增大——但工程师在现场检查时却发现机器并无异常。这些误报不仅会造成不必要的成本，还会削弱人们对预测性维护的信任。
正因如此，基于物联网的预测性维护会综合利用来自多个来源的信息——例如噪声、温度和振动传感器，以及高度细粒度的历史数据——来识别可能的维护需求。诸如补充润滑剂或燃料箱等简单任务，可通过简单的液位传感器轻松识别；而诸如判断某个部件是否已磨损到需要更换的程度等更复杂的问题，则需要综合多来源信息进行更深入的分析。
物联网预测性维护可带来一系列好处：
从偏远地区的采矿设备到工厂内的无线设备，连接性是数据传输的推动力，而这些数据正是预测分析系统的数据来源。远程资产可能需要卫星连接，而园区内的本地资产则可通过低功耗广域网（如 NB-IoT）等技术得到良好支持。介于这两种极端情况之间的是移动资产、车辆和机器，它们可通过4G和5G等蜂窝网络方案得到良好支持。
LTE的多种变体提供了兼具吞吐量、可靠性和普遍性的4G解决方案。虽然5G速度更快，但其缺点在于网络尚未全面部署，因此需要将4G与5G相结合。许多预测分析系统应用场景也并不需要5G的高端性能特性，LTE完全足以在所需时间传输运营数据。
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