IoT数据为维护管理功能提供了巨大的价值，但价值的质量取决于您拥有的数据。这意味着来源、及时性和准确性可以极大地影响数据可以提供的整体价值。如果您希望创建物联网数据来帮助您实现业务目标：
确定实现目标所需的数据类型以及可以从机器或现场收集的数据。在这里，您可能会发现这两个数据点之间的差距。随着未来传感器和网络技术的进步，缩小这一差距是一个长期目标。
从时效性、准确性、可靠性等维度对你手头的数据进行验证，筛选出相关数据。
构建可以将相关数据转化为信息的CMMS软件架构。
看看资产密集型行业的公司如何使用物联网来转变其维护管理功能。
预测性维护
物联网数据的好处没有预测性维护那么强大，主要有两个原因。
首先，物联网数据可让您预测维护要求和资产故障。如果有足够的时间根据可用性和技能组合安排最好的现场服务技术人员，则流程得以简化。
其次，数据驱动的临时维护计划能力可以节省您的时间和金钱，并提高首次访问的有效性。
例如，HVAC设备中的温度传感器可以监控气流效率，并且可以通过向系统发送警报以进行过滤器维护或更换来对低气流状况做出反应。同样，通过物联网连接的太阳能电池板中的传感器可以在需要时生成工单。
数据驱动的库存管理
库存是维护功能不可或缺的一部分。即使在今天，许多公司仍依赖电子表格或其他基于纸张的流程进行库存控制和管理。此类流程会导致常见的库存管理错误，例如：
- 数据输入不正确：手动输入数据会导致信息误导。
- 仓库管理不善：通常不是数据录入方法，而是记录的数据类型。由于这些过程是手动的，因此没有检查数据质量的机制。
- 沟通不畅：组织内部沟通不畅，尤其是办公室主管和仓库员工之间的沟通不畅，也会导致错误的数据输入。
为了避免这些错误，公司已经开始依赖计算机化的维护管理软件。该软件可以捕获和处理物联网数据，为公司提供库存水平的可见性。(来源：瀚云数字工厂)
使用物联网数据预测库存水平，包括不同地点的备件进出库，您可以优化备件库存并控制新采购的支出。就像您只在必要时安排访问一样，您只在需要时才订购新库存。
绩效衡量
物联网数据可用于制定与资产和团队绩效相关的决策。定期监控和跟踪您的团队和资产，使管理团队能够设置KPI(关键绩效指标)并跟踪进度。
例如，您可以查看团队中谁的表现最好以及团队成员通常的平均表现。根据数据，您可以为落后的现场服务技术人员制定培训和技能发展计划。此外，您可以为明星表演者制定奖励、认可和补偿计划。同样，您可以计划更换不断造成威胁的资产并减少停机时间。
底线
在初始阶段更好的规划可以确保更好的数据。通过更好的数据，您可以获得可靠的信息，从而增强决策能力。物联网在维护中的早期实施者报告了该过程中可见性、透明度和效率的非凡好处。您也可以重新访问您的流程并检查物联网如何改变您的维护管理功能。
