我们在各个领域都面临着供应链问题。供应问题背后的一个关键原因是生产停机。据估计，由于停机时间，工厂可能会损失多达20%的生产率。

预测性维护的概念可以追溯到90年代。传感器的不可用性和计算资源的缺乏使得当时的实施变得困难。物联网、机器学习、云计算和大数据分析的引入使预测性维护成为主流。特别是，物联网对预测性维护至关重要。它能够将机器的物理动作转化为数字信号，如振动、温度和电导率，以便处理和分析。

正如研究数据显示，计划外停工的财务影响是非常严重的。报告发现，由于计划外的停机时间，大型工厂每年损失323个生产小时。收入损失、重新启动生产线、财务罚款和员工闲置时间的平均成本达到每小时52.3万美元。使用工具、材料、清单和剪贴板进行设备维护的传统方式效率低下。在物联网时代，您可以在问题发生时专注于解决问题，而不是寻找症状。

基于物联网的预测性维护提供了了解设备和环境条件所需的数据，以便由合适的人员以知情的方式进行调查。它节省了手动检查设备、记录设备和管理解决方案所需的时间。

因此，当存储单元温度过高时，可以通过远程控制的方式进行调节。如果设备的振动和加热指向一个问题，您可以使用数据来确定是否需要立即进行维护或稍后进行。通过消除检测设备问题的繁琐，物联网监控为更有意义、无法自动化的任务节省了时间。