海量數據如何創造價值？關于物聯網價值如何體現不少人都存有疑惑。就讓Qorvo無線連接業務部總經理Cees Links以電機維修為例來說明工業物聯網如何為電機和工廠創造實際價值。
      電機有各種尺寸，它們通常采用主電源供電，但有時候也會采用電池，如電動汽車。我們家中有許多電機，它們存在于真空吸塵器、冰箱、冰柜、車庫門開門器中。當然，許多玩具也配備了微型電機，如火車模型中的火車頭。
      此外，工廠也配備了許多電機，用于各種作業：起重、沖壓、泵送、抽吸或干燥，基本上是所有能夠通過運動完成的作業。電機是當今工業的主力，它們還用于一些塵土彌漫、危險或人力難以抵達的區域。簡而言之，沒有電機就不存在什么現代工業生活。
如何維修？
      電機屬于機械裝置，所以偶爾發生故障也不足為奇。統計資料表明每年電機的故障率為 7%；通常情況下，每 14 年電機就會停止工作一次。大家可能會想，還不錯。但是對于一家擁有上百臺電機的工廠來說，這意味著差不多每個月都會有一臺電機發生故障。請記住，一臺電機發生故障有時候意味著整條生產線的故障，這種情況很快就會產生非常高的成本。考慮到現實因素，電機故障會的時機可能會非常不好，如剛好在必須交付重要訂單之前發生故障。
      為減少意外停機時間，工廠通常都會雇傭維修人員。電機維修是其工作的重要部分，但也很昂貴。電機維修的方法有幾種：
      預防性維修。根據預估的電機平均運行時長制定維修計劃。為了安全起見，以及避免電機徹底故障，通常會過早（偶爾會過晚）進行維修，且可能替換運行正常且仍處于良好狀態的零件。需要注意的是，這無法保證在維修后短時間內不會出現新問題。
      “運行直至故障”維修。該方法在機器停止運行時才進行維修。這通常會導致需要更換整個電機，因為在現場修理故障電機并不容易。
      根據狀態進行維修。通常情況下，電機在出現故障前都會開始出現一些異常（如噪音、不平衡、運行緩慢等）。在根據狀態進行維修方法中，維修專家檢查每個電機，并使用適當工具“聽”電機發出的聲音，就像醫生使用聽診器那樣。根據不同的環境，這可能是一個輕松的任務，也可能是一個困難甚至危險的任務。當然，維修專家不可能同時出現在所有地方。
      盡管存在缺點，但預防性維修可能比“運行直至故障”方法更好且更具成本效益——但根據狀態進行維修可能是更好的選擇，尤其是用于物聯網時。
電機如何用物聯網為傳統應用加持——西安泰富西瑪電機（西安西瑪電機集團股份有限公司）官方網站
      利用物聯網，工廠車間的每一臺電機都配備一個或多個連接至（最好采用無線連接方式）控制數據庫的傳感器，而控制數據庫則連續不斷地收集電機相關數據。控制數據庫可利用人工智能 (AI) 學習每臺電機的正常運行情況，且通常在經過短期學習后，可在出現與正常運行情況有偏差的情況下發出即時警報。換句話說，整合了 AI 的物聯網不僅能夠發現即將出現的問題，而且還能持續掃描問題。
      請記住，這種控制數據庫并不需要進行編程，只需向其提供數據，該控制數據庫就能夠“自動”學習區分正常運行情況和例外情況。當出現例外情況（即問題）時，該控制數據庫就會發出即時警報，這在許多情況下可避免電機整體故障和更換。這種智能警報還可在開始出現問題之時解決問題，而不是進行可能過早、過晚或完全錯過即將出現的故障的日常維護。根據問題和警報的嚴重性，我們甚至可以計劃好電機的停機時間，以最大限度地減少運營中斷的影響。
      最后，這種基于傳感器的數據收集方法比任何人類可實現的方法更加精確和徹底。人的眼睛和耳朵無法發現任何特定電機的質量緩慢下降，直至出現嚴重問題或故障，但是物聯網甚至能夠注意到正常性能的長期最小變化。

物聯網的真正價值：更快更好地制定決策
      我們認為我們生活在一個現代化世界，但實際上由于制定錯誤決策和/或制定決策過于緩慢，我們浪費了大量資源和金錢。物聯網可確保收集足夠數據，包括已經存在但從未捕獲到的高性價比數據。而且我們能夠不斷輕松地捕獲大量此類數據。利用 AI，我們能夠從數據中獲得信息，以便更快更好地制定決策。

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