智能生产是工业4．0的核心。数字化的南北带给了“智能工厂”的概念。在智能生产中设备确保起着至关重要的起到。
工业物联网的趋势（IIoT）之下，机器现在配有传感器来搜集数据，可以传输到计算机化的确保管理系统（CMMS）。这些系统用于强劲的分析处置数据并获取动态的结果，可以在任何时间任何智能设备上提供。探测到的问题立刻表达给员工。
大数据对设备修理的影响是缩短机器生命。IIoT的使用转变了确保介入的方法，从被动到主动，建构持续的预测性和预防性维护程序。智能确保也增进能量消耗最小化，从而环保高效的生产。
从本质上谈，大数据可以提升系统的整体性能和可靠性，大大降低成本。大数据管理对于许多公司来说，南北大数据和工业物联网的第一步是使用CMMS搜集、存储和分析数据。确保团队应当被许可随时采访这个数据并立刻反应。
团队中的每个人都必需需要检查计划和继续执行任务，介入应当更容易追踪。对机器数据应当每天展开较为和分析，有预测确保策略可应用于。最差的系统容许你决定和报告介入，管理所有类型的确保文档，并提高内部团队的交流。通过搜集，融合和较为涉及的每一条与修理部门涉及的信息，CMMS可以协助你优化过程，在机器出有故障并造成停机之前预测潜在的问题。
IIoT和CMMS的融合工业物联网和CMMS的工作之间是如何相连的？各种IIoT技术解决方案遵循登录的机器参数，如振动、温度、油水平和音响，并搜集这些数据。设备发送到这些信息到CMMS中，可以立刻决定确保任务，分析数据和配备预见性确保协议。
IIoT的确实力量不出硬件在软件数据存储的地方。正是这里让数据显得有意义，告诉他你作出反应的准确时候。IIoT和CMMS的融合可以协助确保团队更佳的监控和掌控自己的资产，并辨识潜在的问题。
减少确保成本预测分析的主要允诺是仅有在必须的时候启动时确保介入，从而构建基于时间的预防性确保，节省大量成本。预测分析辨识设备数据中的模式预测有可能的故障，然后提升可靠性和节省成本。
通过理解设备每一部分的清楚必须，也可以更佳的预期备件和人力资源，可以只有当计划定出时继续执行确保任务。必要的使用预见性确保（PdM）不会减少操作者的稳定性和增加停机时间。融合大数据，PdM变为一个强劲的工具来监控，构建关键资产的临床。
未来发展物联网和大数据展现极大的机会来提升设备的可靠性，增加确保成本。下一代计算机化确保管理系统正在把IIoT的大数据变为简单的分析，被迫制造商拒绝接受新趋势。因为工业物联网和CMMS将是2020-03-31 的智能工厂的核心，早已通过适当的切换的公司将有更大的机会将自己定位为未来的领导人。
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