近幾年工業互聯網發展得益于數據分析以及人工智能等技術的產生、智慧城市、智慧工業將是工業4.0時代的重點，人口紅利的漸漸消失、智能自動化就是未來的趨勢。
工業互聯網平臺的大數據分析將對制造業產生什么影響呢？
一、預防硬件故障：
數據驅動的預測分析可消除任何預防性維護策略的猜測，還能讓工程師在機器脫機和休眠時安排并啟動修理。
例如，通用汽車(GM)在生產在線涂裝新車時會先使用傳感器監控工廠溫度。畢竟環境若太冷或太熱，涂料設置不正確，設備就可能故障。其他制造商則使用自動通知傳感器來辨識性能下滑、意外瓶頸或潛在危險。
二、優化維護例程：
預測分析通常能找出需關注的機器或零件，工廠技術人員就能根據需要調整工具和備件的庫存，而能為工廠車間節省時間、金錢和空間。有些機器也會執行自我維護，且因無需技術人員而能進一步提高效率。
三、加強工作場所安全：
未正確維護的設備或容易發生故障而無警告的機器對工人的健康和安全將造成嚴重風險。機器故障也會造成時間、生產力和利潤的嚴重損失。這賽意外事件可能導致整個工廠暫時關閉，直到問題解決為止。
四、提升產品質量和客戶服務：
機器突然故障也會讓準備裝運或分配的貨物容易受到損壞。組裝機器人或數控機床一旦在生產過程中停止，則特定零件及其所包含的原材料將立即浪費。舉例來說，工具機大廠Caterpillar迅速接受了物聯網技術，其客戶和合作伙伴享受到許多實實在在的好處。
其中，包括節省40%的燃料成本，90%的設備正常運行時間及增加數千美元的獲利。最終結果是，Caterpillar提升其品牌形象，客戶改善其分配資源的方式，消費者最終為整體服務支付更少的費用，達到三贏局面。
五、利用物聯網預測分析：
根據最新的研究，到2022年智能工廠市場規模將超過2,000億美元。其成長得益于物聯網、大數據和預測分析等創新。這些技術能將生產力和獲利提升到全新高度。從制造商到消費者，這是有利于所有人的一大突破，而且這一切都將在未來幾年內實現。
華辰智通一直致力于工業數據的采集以及應用，我們積極探索工業數據在制造業升級改造項目中去，經過十余年的沉淀、
思普云工業大數據中心集合數據采集、分析以及遠程監控運維一體的綜合性工業平臺。
