在當前工業4.0的背景下，提高效率是市場競爭的關鍵。

　　借助物聯網（IoT），公司可以收集越來越多的數據。使用這些數據可以使我們提高效率和生產率。

　　物聯網與工業部門效率之間的關系

　　物聯網使我們能夠收集可靠，安全的實時數據，并將其轉換為對企業非常有用的信息。這有助于減少資源消耗，從而提高我們的效率和生產率。

　　從這個意義上講，工業物聯網（IIoT）的發展將獲得更堅實的地位，它將農業，制造業，物流或能源生產等戰略性行業中的機器和設備連接起來。在這些領域，持續改進和優化工業流程至關重要。為了實現這一目標，公司必須最大化其在不同流程的每個點上所擁有的知識。因此，他們可以檢測到效率低下，瓶頸或資源消耗過多的情況。借助這些信息，企業可以做出合理的業務驅動決策。

　　物聯網影響的過程

　　雖然不同公司的流程確實不同，但在工業部門有一系列共同的模式。在本文中，我們將重點討論與庫存管理、制造和分銷相對應的流程。通過位于倉庫、車輛、機器、工作場所等的傳感器，可以獲得以下數據：

　　1）用于庫存管理的數據。收集有關產品內部位置和操作員行進的公里數的數據，使公司可以進行智能倉庫設計。收集有關溫度，濕度或日照量以及倉庫中的能耗的數據也可能很重要，以確保資源的有效管理并防止產品損壞。此外，公司將能夠計劃訂單并根據庫存水平及其分析做出準確的預測。

　　2）制造數據。獲得有關制造時間的信息意味著知道機器需要啟動多長時間，機器要運行多長時間以及由于機器問題而導致生產中斷的頻率。這使公司能夠更好地了解和計劃制造，并能夠更快，更好地為客戶服務。此外，當我們測量每個制造批次產生的缺陷數量時，由于可以實施糾正措施和預測性維護，因此可以節省成本。同樣，如果我們量化工廠的能源消耗或制造過程中產生的廢物量，我們將更具可持續性，這對于提高效率至關重要。

　　3）物流管理數據。如果我們要優化物流功能，尤其是貨運功能，則有必要從送貨車輛獲取數據，例如其GPS位置，貨物數量以及停工時間和交貨時間。除此之外，如果我們將倉庫中的數據添加為產品的內部位置，操作員行進的公里數和訂單數量，那么我們還將擁有集成且高效的物流管理。

　　一旦收集了這些數據并將其轉換為信息，公司便可以在以下領域采取行動：

　　1）資產維護。通過基于有關機器或零件故障平均時間的預測的維護警報。（這就是所謂的預測性維護）

　　2）勞動力管理。借助所收集的信息，可以決定工廠人員的組織方式，休息時間等。

　　3）工廠組織。通過重新安排倉庫中的貨物和產品，公司可以減少或優化工人或車輛行駛的公里數。

　　4）節約能源。只在必要的地方開燈，控制溫度和通風等。

　　5）物流優化。通過掌握更多的路線、停機時間、訂單數量等信息，就可以決定每時每刻必須運行的車輛數量，以及它們的維護。

　　這幾個領域是通過位于價值鏈各個環節的傳感器獲得的數據如何幫助企業提高效率的示例。但是，物聯網在工業領域提供的可能性是無限的。