根據麥肯錫的報告顯示，到2025年，僅在工廠中通過工業物聯網應用“解鎖”的潛在價值就可能達到近4萬億美元。埃森哲估計，到2030年，工業物聯網（IIoT）將會為全球經濟增加大約15萬億美元。

　　工業互聯網令人驚嘆的創新是什么？ 它們將如何以不可逆轉的方式改變行業？以下是工業物聯網（IIOT）變革的幾個例子。

　　質量保證

　　在客戶體驗和滿意度比以往任何時候都更加重要的時代，制造商更加關注產品質量和一致性。在過去，質檢部門會檢查從單一產品到整個倉庫的所有產品，所有這些檢查都是通過質檢人員的眼睛和手來進行。可以想象，這個過程需要花費很多時間，并且還要根據人們的情緒、注意力水平以及他們有多少時間進行檢查而導致各種各樣的結果。

　　工業物聯網將為企業的質量保證流程帶來一致性和信任感，使用智能傳感器系統確保所有產品符合某些質量標準。更重要的是，這些傳感器可以存儲和發送數據，以分析錯誤發生的時間、頻率以及解決方法。這有可能節省數百萬美元的產品損失、客戶投訴，以及人力成本。

　　調度和預測維護

　　使用工業物聯網和機器學習，管理人員可以更好地評估供應和需求水平以及零部件的可用性，以確保員工在給定日期（年、月、日）具有一致的工作流程。更好的是，企業可以使用預測性維護來安排機器停機時間，這樣就不會因機器突然故障而損失能源和時間成本。

　　文檔自動化

　　在工廠中，跟蹤生產規格、實驗室記錄和機器信息，確保生產線平穩運行非常重要。在過去，使用這些“非結構化”數據很困難，因為排序和處理需要很長時間。今天的機器學習和分析系統可以處理這些信息，以更準確地確定每一條生產線的生產流程的效率以及如何改進它。在無塵潔凈室環境等情況下，工業物聯網可以幫助確保產品得到妥善維護和記錄，以滿足嚴格的行業規范。

　　數據管理

　　在工業環境中，數據管理可能是一個巨大的工程，因為數據來自供應商、機器、管理人員、物流工人以及其間幾乎每個員工的輸入。物聯網背后的深度學習可以對這些信息進行更全面、更準確、更自動的捕獲和分析，從而在制造過程中不會丟失任何洞察問題的機會。