通过使我们能够减少资源消耗、预测维护需求和提高整体效率，物联网可以对工业部门产生重大影响。
在当前工业4.0的背景下，提高效率是市场竞争的关键。
借助物联网(IoT)，公司可以收集越来越多的数据。使用这些数据可以使我们提高效率和生产率。
物联网与工业部门效率之间的关系
物联网使我们能够收集可靠，安全的实时数据，并将其转换为对企业非常有用的信息。这有助于减少资源消耗，从而提高我们的效率和生产率。
从这个意义上讲，工业物联网(IIoT)的发展将获得更坚实的地位，它将农业，制造业，物流或能源生产等战略性行业中的机器和设备连接起来。在这些领域，持续改进和优化工业流程至关重要。为了实现这一目标，公司必须最大化其在不同流程的每个点上所拥有的知识。因此，他们可以检测到效率低下，瓶颈或资源消耗过多的情况。借助这些信息，企业可以做出合理的业务驱动决策。
物联网影响的过程
虽然不同公司的流程确实不同，但在工业部门有一系列共同的模式。在本文中，我们将重点讨论与库存管理、制造和分销相对应的流程。通过位于仓库、车辆、机器、工作场所等的传感器，可以获得以下数据：
- 用于库存管理的数据。收集有关产品内部位置和操作员行进的公里数的数据，使公司可以进行智能仓库设计。收集有关温度，湿度或日照量以及仓库中的能耗的数据也可能很重要，以确保资源的有效管理并防止产品损坏。此外，公司将能够计划订单并根据库存水平及其分析做出准确的预测。
- 制造数据。获得有关制造时间的信息意味着知道机器需要启动多长时间，机器要运行多长时间以及由于机器问题而导致生产中断的频率。这使公司能够更好地了解和计划制造，并能够更快，更好地为客户服务。此外，当我们测量每个制造批次产生的缺陷数量时，由于可以实施纠正措施和预测性维护，因此可以节省成本。 同样，如果我们量化工厂的能源消耗或制造过程中产生的废物量，我们将更具可持续性，这对于提高效率至关重要。
- 物流管理数据。如果我们要优化物流功能，尤其是货运功能，则有必要从送货车辆获取数据，例如其GPS位置，货物数量以及停工时间和交货时间。除此之外，如果我们将仓库中的数据添加为产品的内部位置，操作员行进的公里数和订单数量，那么我们还将拥有集成且高效的物流管理。
一旦收集了这些数据并将其转换为信息，公司便可以在以下领域采取行动：
- 资产维护。通过基于有关机器或零件故障平均时间的预测的维护警报。(这就是所谓的预测性维护)
- 劳动力管理。借助所收集的信息，可以决定工厂人员的组织方式，休息时间等。
- 工厂组织。通过重新安排仓库中的货物和产品，公司可以减少或优化工人或车辆行驶的公里数。
- 节约能源。只在必要的地方开灯，控制温度和通风等。
- 物流优化。通过掌握更多的路线、停机时间、订单数量等信息，就可以决定每时每刻必须运行的车辆数量，以及它们的维护。
这几个领域是通过位于价值链各个环节的传感器获得的数据如何帮助企业提高效率的示例。但是，物联网在工业领域提供的可能性是无限的。
