使用物联网管理基础设施，通过传感器了解资产的状况，故障预测和相应的预防措施是高效、可靠的基础设施管理策略。这与传统的静态决策规则(定期的维护和投资)模式相反，可以避免致命的安全事故。
基于知识的基础设施管理需要频繁收集数据，包括基础设施本身的数据，以及设施相关工具、设备的数据，还包括周边环境的数据。事实上，必须将基础设施的状况以及随时间变化的负载、容量以及随时间变化的数据比较，以及外部条件如温度、湿度、地形条件的变化都可能影响故障风险和基础设施老化速度。
分析故障事件或性能损失，通过在事件发生前查看相应的数据，可以建立统计决策支持模型。通过模型可以很精确地判断何时进行维护，何时需要更换基础结构组件，从而防止发生严重事件发生。通过这种方式，可以最大限度地降低的运营风险。
由于许多新技术的发展应用，如工业物联网(IoT)设备的开发、云计算、人工智能和机器学习，使用物联网设备的监控基础设施已经成为收集和传递数据的一种非常经济高效的方法。它还为管理基础设施业务建立决策支持模型。
生命周期管理
当资产进入生命周期的后期阶段时，物联网支持的基础设施管理尤其有价值。生命周期的延长可避免不必要的投资，这是物联网基础设施管理及其提供的资产监控的第一个关键业务价值驱动因素。
二战后建立的电力、天然气、水、地区供暖、电信、道路和桥梁、铁路等基础设施很大部分已经重新建设，以支持人口增长、城市增长和经济活动，并向最终用户提供新技术。但仍有很多基础设施正在老化。这些基础设施何时更换?
大部分基础设施的技术寿命可能在30到100年之间变化。通常，预期的技术寿命更多的是一种猜测，或者来自会计折旧规则，而不是基于经验数据。
经验数据很难获得，首先是因为时间线很长。在知道一个在建造时可以使用60年的管道是否真的可以使用60年之前，必须等待60年。60年后，这些信息将毫无价值，因为技术革新将使这种类型的基础设施已经过时。
另外标记的60年，对于不同的管道也不会完全一致。因此，60年可能是“最低保证使用的年限”，也可能是平均值。当它是一个平均值时，实际值可能在40到80+年之间。这个时候如何管理年限?
如果故障风险极高，例如在核设施，更换所有达到“保存最低”寿命的基础设施是安全保证。但是对于大多数日常基础设施，这一政策将导致大量的过早投资，并大大提高其用户的基础设施成本。
因此，能够执行一项“节约和智能”延长基础设施使用寿命的政策具有很大的社会和商业价值。物联网监控与专用分析提供了这一价值。
物联网的价值可以通过计算从资产中获得的额外时间的重置价值来衡量。这个额外的时间是通过比较基础设施无人看管(运行到故障)时的退化率，与应用最大限度的保护、监督和预防性维护的情况相比较来计算的。
物联网将提供全天候监控，而不是定期检查各种质量。持续的监视将有助于人工优先安排工作，并防止问题升级到只能更换的地步。
享受资产，避免失败
资产管理人的意图是尽可能长时间地使用基础设施，并将更频繁的维修和部分更换的成本与全面大修的成本相平衡时，能够预测新出现的故障就变得非常重要。
失败是要不惜一切代价避免的，它会给社会和经济造成损害，也因为它们损害了监管合规性，损害了企业形象。
能够看到问题的早期迹象是需要构建的重要功能。还要求建立一种“响应”能力，在需要时能够迅速作出反应，并拥有经验丰富的人员和足够的设备和物资来采取相应行动。
对基础设施进行永久性监控，能够自动分析数据(由于没有足够的数据科学家来查看数据，因此忽略可用数据的频率有多高?)，寻找弱点迹象的算法，并拥有生成可操作警报的报告系统，而不会对发生的每一个异常情况做出“过度反应”，这是监控解决方案提供商提供的。
除了对社会造成的巨大成本外，基础设施故障会导致比常规维护更高的维修成本，在服务中断时可能会造成收入损失(如收费桥)，可能会对客户或故障受害者造成广泛的损害赔偿，并将为调查、向监管机构报告、法律咨询和监管甚至刑事指控和处罚带来巨大的监管成本。
基于这些成本考虑，避免故障和了解故障的影响是物联网基础设施监控的第二个关键业务驱动力。
避免无效的检查
第三个关键业务驱动因素是减少现场工程师对基础设施的目视检查。
现场检查不会完全取消。他们仍然有必要评估基础设施运行的更广泛的环境，并且随着时间的推移可能会发生变化。它们还需要排除“误报”，即系统产生的警报，但在现场检查时证明是错误的。从而对预测模型进行了验证和改进。
现场检查是必须进行的，以跟踪现场的正确警报，并设计和规划后续行动。但是大量的定期检查将被物联网监控所取代，使得技术人员可以将时间花在更有价值的任务上。
