製造業では、工程や製品のばらつきを早期に特定することで、早期の修正が可能になり、不良が減少し、効率が向上します。産業用モノのインターネット（IIoT）は、ターゲットを絞り、ばらつきを抑える新たな方法を可能にします。温度・圧力・粘度などの可変要素を必要とするプロセスや、オートメーションなどのコンポーネントの精密な配置を必要とする業界では、運用するセンサーの数が増加し、それらが生み出すデータから生成されるインサイトから利益を得ています。
例:
- 商業輸送会社は、車両からのストリーミングセンサーデータを使用して、潜在的な故障を特定し、予防的・予測的メンテナンスを実施しています。
- 農業や鉱業の企業は、センサーネットワークを使用して、現場での機器の動きを調整し、運転手のいない車両を開発し、車両のメンテナンスを改善し、安全性を高めています。
- 自動車メーカーは、機器の故障、安全上のリスク、欠陥を検出できる車載診断データを利用しています。
- 石油・ガス生産業者や精製業者にとって、ダウンタイムは大きな問題であり、業界では機器のパフォーマンスに関する予測的インサイトや予知保全のために、より多くのセンサー、ネットワーク、分析を使用しています。