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目前为止，IIoT（工业物联网）给运营技术带来的最大价值就是预测性维护。机器学习、人工智能和大量新型物联网设备产生的数据相结合，让你能更好地理解系统是怎样工作的，怎样进行维护。
工业物联网作为物联网的一个子集，为运营技术增加了新功能，包括远程管理和运营分析等，而到目前为止，最大的价值在于预测性维护。
机器学习、人工智能（AI）与大量新联网设备产生的海量数据相结合，使我们更有机会深入理解复杂系统的工作方式以及系统之间是怎样交互的。
这促进了预测性维护的应用——当工业设备的部件可能出现故障时，能够在故障发生前被替换或者进行维修，从而避免了成本高昂的损失，不会导致停机。
不断调整的IIoT预测性维护模型
据日立物联网分公司日立Vantara的销售工程和数据科学高级总监Wael Elrifai，预测性维护最复杂的一点在于，人工智能产生的系统行为模型必须随时间的推移而改变。他以日立Vantara铁路客户为例，通过一个27年半的维护合同来阐述这一问题。
随着火车部件的老化，部件对压力的反应与刚安装时不同了。因此，维护计划应随着时间的推移进行调整，要考虑不断变化的故障率。他说，可以用机器学习输出的模型来生成这些计划。
Elrifai说，设备故障存在“浴盆曲线”。在其服务生命周期开始时，经常会出现故障，但随着时间的推移，维护过程会越来越明确，因此故障变得越来越少。Elrifai说：“当然，在寿命快终了时，故障又开始大量出现。”
在其他行业中，也可以采用这类人工智能来创建模型，日立刚刚发布了一个名为Lumeda的平台，该平台引入的IIoT数据能够被数据科学家用来更精确地调整自己的机器学习模型。产品营销高级总监Arik Pelkey评论说：“一个模型投入运行后，关键在于能够监视机器学习模型的准确度。”
一个例子是化工生产过程。Lumada创造了一个集中式的数据池供数据科学家进行试验，因此测试不同模型的过程意味着公司可以改变其输入，并更准确地预测产品线的另一端会出现什么样的化学物质。
Elrifai和Pelkey认为，不断发展的机器学习模型管理功能对重工业和运输业等低利润、高资本的业务领域的影响最大。
汽车的IIoT预防性维护
过去15年中所制造的车辆一般会有一台名为OBD-II的车载计算机，其含义是“车载诊断第2版”。如果您看到机械师把扫描器插进您爱车的一个专用端口上，那他们可能在通过OBD-II检查车辆。
一家名为TheCarForce的初创公司正在考虑利用该计算机的数据来为司机和车辆维修站甚至是制造商提供帮助，其方式都是一样。CarForce的硬件是一个插入该端口并留在那里的加密狗，通过SIM卡把诊断数据发送回中央集线器。
CarForce的创始人Jessika Lora说，现代汽车收集的自我诊断数据比航天飞机的还要多。数据虽然被收集起来了，但并没有存储，也没有用于分析。她说：“数据被送入车载计算机，立刻就被丢弃了。”
CarForce的主要业务是把产品销售给汽车维修站，但Lora表示，潜在的受益者会非常多。在维修站应用情形中，机械师可以从他们服务的车辆那里获得实时维护数据，这既能够提醒客户即将出现的问题，又能把大数据集关联起来，以帮助预测未来的可靠性问题。
这之所以能够提高价值，是因为在维修站里可以提前发现机械问题——出现警报后，维修站就会联系客户，安排维修。甚至能够提前知道某位客户可能在某一天来换机油，这些都有助于计划和调度。
CarForce计划通过统计分析进行运营——预测汽车行业各个领域的可靠性和故障率。
Lora说：“这样，我们不仅向维修站提出建议，还可以向汽车制造商提出建议。当我们看到这三个故障同时发生时，就表明您的爱车会出现某件事。”
物联网预测性维护与农业设备
Senter农场的Travis中心在阿肯色州东北部种植了大约2万英亩的作物，该农场距离密西西比河三角洲地区孟菲斯市以北40英里。主要作物包括棉花、长粒米、大豆、玉米和小麦。23台拖拉机，3台联合收割机、2台采棉机和4台喷雾机都连接到John Deere的JDLink农业物联网系统。
Senter说：“我们需要这种技术来跟踪并查看在哪里发生了什么事情。如果有什么事情发生，我们必须尽快解决它，因为我们不能停工。每天面对着各种天气、时间要求和种植情况，我们没有退路。”
农忙季节大约是从三月中旬到十月下旬，机器必须在这段时间内完全没问题。Deere分析了哪怕是最轻微的警报（Senter称这些警报可能会被认为是对现场操作员的“妨礙”），利用它们来得出关于可靠性和服务数据的模式和结论。
Deere的IIoT部门对从联网机器上获得的数据进行了高级分析，切实帮助了Senter的运营。
他说：“例如，发动机前部有一个风扇驱动器，它会引起轻微的振动。系统能检测到它，发送故障代码，您跑过去看一看，看起来还好。嗯，Deere注意到这些操作人员，他们不断要求关闭这些警报，因为这很烦人。”
然而，这种振动实际上是一种迹象，表明13台拖拉机中有10台将出现故障。Senter说：“他们修好它也许只需要200到300美元，而不必花6千美元去更换整个驱动器。”
工业物联网作为物联网的一个子集，为运营技术增加了新功能，包括远程管理和运营分析等，而到目前为止，最大的价值在于预测性维护。
机器学习、人工智能（AI）与大量新联网设备产生的海量数据相结合，使我们更有机会深入理解复杂系统的工作方式以及系统之间是怎样交互的。
这促进了预测性维护的应用——当工业设备的部件可能出现故障时，能够在故障发生前被替换或者进行维修，从而避免了成本高昂的损失，不会导致停机。
不断调整的IIoT预测性维护模型
据日立物联网分公司日立Vantara的销售工程和数据科学高级总监Wael Elrifai，预测性维护最复杂的一点在于，人工智能产生的系统行为模型必须随时间的推移而改变。他以日立Vantara铁路客户为例，通过一个27年半的维护合同来阐述这一问题。
随着火车部件的老化，部件对压力的反应与刚安装时不同了。因此，维护计划应随着时间的推移进行调整，要考虑不断变化的故障率。他说，可以用机器学习输出的模型来生成这些计划。
Elrifai说，设备故障存在“浴盆曲线”。在其服务生命周期开始时，经常会出现故障，但随着时间的推移，维护过程会越来越明确，因此故障变得越来越少。Elrifai说：“当然，在寿命快终了时，故障又开始大量出现。”
在其他行业中，也可以采用这类人工智能来创建模型，日立刚刚发布了一个名为Lumeda的平台，该平台引入的IIoT数据能够被数据科学家用来更精确地调整自己的机器学习模型。产品营销高级总监Arik Pelkey评论说：“一个模型投入运行后，关键在于能够监视机器学习模型的准确度。”
一个例子是化工生产过程。Lumada创造了一个集中式的数据池供数据科学家进行试验，因此测试不同模型的过程意味着公司可以改变其输入，并更准确地预测产品线的另一端会出现什么样的化学物质。
Elrifai和Pelkey认为，不断发展的机器学习模型管理功能对重工业和运输业等低利润、高资本的业务领域的影响最大。
汽车的IIoT预防性维护
过去15年中所制造的车辆一般会有一台名为OBD-II的车载计算机，其含义是“车载诊断第2版”。如果您看到机械师把扫描器插进您爱车的一个专用端口上，那他们可能在通过OBD-II检查车辆。
一家名为TheCarForce的初创公司正在考虑利用该计算机的数据来为司机和车辆维修站甚至是制造商提供帮助，其方式都是一样。CarForce的硬件是一个插入该端口并留在那里的加密狗，通过SIM卡把诊断数据发送回中央集线器。
CarForce的创始人Jessika Lora说，现代汽车收集的自我诊断数据比航天飞机的还要多。数据虽然被收集起来了，但并没有存储，也没有用于分析。她说：“数据被送入车载计算机，立刻就被丢弃了。”
CarForce的主要业务是把产品销售给汽车维修站，但Lora表示，潜在的受益者会非常多。在维修站应用情形中，机械师可以从他们服务的车辆那里获得实时维护数据，这既能够提醒客户即将出现的问题，又能把大数据集关联起来，以帮助预测未来的可靠性问题。
这之所以能够提高价值，是因为在维修站里可以提前发现机械问题——出现警报后，维修站就会联系客户，安排维修。甚至能够提前知道某位客户可能在某一天来换机油，这些都有助于计划和调度。
CarForce计划通过统计分析进行运营——预测汽车行业各个领域的可靠性和故障率。
Lora说：“这样，我们不仅向维修站提出建议，还可以向汽车制造商提出建议。当我们看到这三个故障同时发生时，就表明您的爱车会出现某件事。”
物联网预测性维护与农业设备
Senter农场的Travis中心在阿肯色州东北部种植了大约2万英亩的作物，该农场距离密西西比河三角洲地区孟菲斯市以北40英里。主要作物包括棉花、长粒米、大豆、玉米和小麦。23台拖拉机，3台联合收割机、2台采棉机和4台喷雾机都连接到John Deere的JDLink农业物联网系统。
Senter说：“我们需要这种技术来跟踪并查看在哪里发生了什么事情。如果有什么事情发生，我们必须尽快解决它，因为我们不能停工。每天面对着各种天气、时间要求和种植情况，我们没有退路。”
农忙季节大约是从三月中旬到十月下旬，机器必须在这段时间内完全没问题。Deere分析了哪怕是最轻微的警报（Senter称这些警报可能会被认为是对现场操作员的“妨礙”），利用它们来得出关于可靠性和服务数据的模式和结论。
Deere的IIoT部门对从联网机器上获得的数据进行了高级分析，切实帮助了Senter的运营。
他说：“例如，发动机前部有一个风扇驱动器，它会引起轻微的振动。系统能检测到它，发送故障代码，您跑过去看一看，看起来还好。嗯，Deere注意到这些操作人员，他们不断要求关闭这些警报，因为这很烦人。”
然而，这种振动实际上是一种迹象，表明13台拖拉机中有10台将出现故障。Senter说：“他们修好它也许只需要200到300美元，而不必花6千美元去更换整个驱动器。”