採用智慧方式部署的聯網感測器可以在影響流程或生產之前檢測到故障，藉此節省維護成本並避免發生停機的情況。為了避免低效率的維護流程和伴隨而來的成本，製造商和網路營運商可以使用智慧感測器和資料科學原理來最佳化維護的流程。
根據麥肯錫所發表的報告，建基於物聯網的預測性維護可協助降低多達40%的工廠設備維護成本。它還可以延長機器的使用壽命，減少50%的設備停機時間及減少3~5%的設備資本投資。
善用IoT/資料科學 避免無效流程/高成本
多年來，製造商所採用的設備維護方法一直都是以時間作為根據。規劃任何維護流程時所考慮的主要因素僅僅是機器的使用年限。設備越老舊，維護程序就越頻繁。
ARC集團的一項全球性研究指出，只有18%的設備是因老化而失效的，其餘82%的失效是隨機發生的。這些研究結果顯示，以年限為根據的維護方法並不具成本效益。為了避免無效的維護流程和伴隨而來的高成本，製造商可以充分利用工業物聯網和資料科學。
電網故障可能導致配電中斷，對受影響地區中幾乎所有的人員、企業和服務機構的日常運作帶來很大的麻煩。這種情形使得預測性維護對這一類關鍵基礎設施尤為重要。芬蘭的輸電系統營運商Fingrid舉辦過多次的創新競賽，希望能找到最佳的合作夥伴來將其營運設施的維護和監控運作數位化。
Haltian的Thingsee無線感測器產品被應用在芬蘭的變電站中，用以測量其中的連接元件的溫度。這一點很重要，因為溫度升高是電阻增加的徵兆，而這可能是由污垢或腐蝕所引起的。
此外，該感測器還可用來測量濕度、氣壓、環境光、存在(Presence)和距離等方面的資料。雖然這樣的感測器並不能完全消除對手動檢查的需要，但它們確實使得監控操作更加有效率並降低了出現問題的風險。
聯網工具減半維護工作
除了顯而易見的電網使用案例以外，建基於感測器的監控也可用於各種工業應用中。位於南京的愛立信熊貓製造工廠使用蜂巢式IoT連接數千台設備，包括高精度螺絲刀。這些模組每八小時傳送大約100位元組資料以顯示最近的使用情況。
這些資料會被一款雲端解決方案收集起來，再進行分析。操作經理可以監控使用資料來準確地掌握工具何時需要重新校準，而不是依據效率差的預定時間表工作。
根據這個案例研究，愛立信預估該解決方案的每單位成本僅為20美元，但可減少一半的維護工作，每年節省10,000美元，並在短短兩年內達到損益兩平。
工具和機械也須預測性維護
工業環境中常會用到安全和遙測系統，它們通常需要自己特定的網路。除此之外，可以使用新的無線技術收集許多不太重要的參數，以形成預測性維護的基礎。
主要的兩類資料是：
用法：使用工具的頻率和時間長度？最常用的功能是什麼？是那位員工從事這項工作？
狀態：隨著時間推移，機器的溫度和變異數(Variance)是多少？系統中是否有任何不規則的振動？
使用資料執行完整的根本原因分析(Root Cause Analysis)，有助於預防將來出現故障的情形。
連接技術提升可靠性
物聯網已經為全球供應鏈的運作提供了有價值的幫助，包括使用蜂巢式物聯網進行資產追蹤。不過，透過預測關鍵資產的失效，連接技術可以進一步強化經銷鏈的可靠性。
冷鏈(Cold Chain)就是一個典型的例子，多年來，人們一直致力於尋找一種可測量運輸貨物溫度的低成本解決方案。這有助於瞭解貨物是否保持在適當的溫度以及哪些貨物可能需要銷毀。
雖然這是物聯網運行的好例子，但其實可以再進一步，在一開始時就可以預測和避免失效。將預測性維護應用到製冷系統，以便對何時即將發生故障有更好的掌握，這將可節省寶貴的時間和金錢，並避免浪費食品和藥品等寶貴資源。
預測性維護確保設施壽命
道路、橋樑和鐵路是社會的重要基礎設施，它們的維護工作對於確保其在整個使用壽命週期中的安全性而言，是非常重要的。在這種情況下，物聯網就可派上用場。
可以持續監控振動等機械參數，在已記錄模式中的任何異常都指出須要維護，或者可以通知存在緊急情況。例如，杜塞道夫機場安裝了50個路內(In-road)NB-IoT感測器，以監控唯一可以進入機場油箱儲存地點的橋樑的狀態。
擴大規模是最大挑戰
預測性維護並不是一個新概念，例如我們都很熟悉可以透過不規則的聲音或振動來預測汽車何時將會發生故障。
物聯網所帶來的新功能是收集來自數千或數百萬台設備的資料的能力。我們可以從經驗中學習，建立和更新模型及建議所要採取的行動，所有這些都能夠以自動化的方式實現，並且將會規模空前。
很明顯，如要成功，企業須要利用大數據分析和人工智慧方面的所有最新技術來提升效能。然而，即使在此之前，所有的「物品」也要先連接起來。
