多年来，知识经济和制造业等传统行业似乎并驾齐驱。现在这些轨道正在汇聚。
作为物联网 (IoT) 运动一部分的传感器和机器学习等创新，加上数据存储价格的大幅下降和云计算的便捷性，促使制造商进行全面改革他们做生意的标准方式。 GE 表示，到 2025 年，这种组合（工业互联网）每年可产生高达 11.1 万亿美元的价值，并指出 B2B 解决方案将占据其中的大约 70%。
预测性维护、质量控制、资源优化、供应链管理、远程监控和资产跟踪是引领工业互联网采用的用例。数据的应用已经将许多制造商的注意力从原始数据上转移了。如今，制造商不再试图创造更多，而是试图更聪明地了解他们创造的方式。
众所周知，衡量的东西得到管理。然而，自工业革命诞生以来，制造业的许多严密细节一直是不透明的。机器磨损的频率、每台机器使用多少能源和资源以及小问题演变成大问题的根源——这些都以迂回的方式得到解决。机器被安排在可能有效也可能无效的维护计划中。燃料和电力的使用受到监控，但并未完全了解，等等。
增加有关运营的数据有可能显着改变所有这一切。实时机器数据有助于了解设施的能源使用情况。这可以通过针对过度使用并允许工厂经理设定明智且可实现的节能目标来帮助降低成本。
前所未有的单元级别可追溯性还可以识别效率低下和潜在问题女士处于早期阶段。正如麦肯锡最近的一份报告所示，这些数据也可以可视化以突出问题和机会。工厂经理可以实时检验假设以确定产量下降的根本原因，并关注最具统计意义的因素以进行进一步探索。
总体而言，此类数据提供工厂运营的微观和宏观视图。
在另一个现实生活中的例子中，一家价值 25 亿美元的钢铁制造商能够集中机器数据；比较实时和历史整体设备效率 (OEE) 和生产可见性；设置实时警报和通知以改进对机器的实时监控，然后制定准确的预测性维护计划。
准确收集和存储的好处来自制造业的数据超出了显而易见的范围。例如，所有利益相关者的单一事实来源将l 指导更明智的决策。更快的数据意味着更高的敏捷性。从长远来看，总拥有成本更高，因为机器不会很快磨损，制造商能够避免潜在问题。
然后是成本储蓄。在麦肯锡报告中强调的一个轶事中，一个非洲金矿使用其传感器检测浸出过程中氧气水平的意外波动。识别并解决该问题促使收益率跃升 3.7%，相当于每年增加 2000 万美元。在我们自己的智能制造报告中，我们发现投资回收期从 12 个月到 18 个月不等，这意味着投资很快就会收到回报。
一个好处是难以衡量的是数据提供的提供创新解决方案和获得竞争优势的机会。
由于没有人愿意将这种优势拱手让给竞争对手，因此这种变化将成为行业de.整个制造业将变得更加高效、创新和整体智能化。这一变化的结果才刚刚开始显现这一事实意味着，未来几年有望成为激动人心的几年，不仅对企业主如此，对整个行业和消费者而言也是如此。
