智能制造是工業4.0的核心。數字化的走向帶來了“智能工廠”的概念。在智能制造中設備維護起著至關重要的作用。工業物聯網的趨勢（IIoT）之下，機器現在配備傳感器來收集數據，可以傳送到計算機化的維護管理系統（CMMS）。這些系統使用強大的分析處理數據并提供實時的結果，可以在任何時間任何智能設備上獲取。偵測到的問題立即傳達給員工。

大數據對設備維修的影響是延長機器生命。IIoT的采用改變了維護干預的方法，從被動到主動，創造持續的預測性和預防性維護程序。智能維護也促進能量消耗最小化，從而環保高效的生產。從本質上講，大數據可以提高系統的整體性能和可靠性，大大降低成本。

1、大數據管理

對于許多公司來說，走向大數據和工業物聯網的第一步是采用CMMS收集、存儲和分析數據。維護團隊應該被授權隨時訪問這個數據并立即反應。團隊中的每個人都必須能夠檢查計劃和執行任務， 干預應該容易跟蹤。對機器數據應該每天進行比較和分析，有預測維護策略可應用。最好的系統允許你安排和報告干預，管理所有類型的維護文檔，并改善內部團隊的溝通。通過收集，結合和比較相關的每一條與維修部門相關的信息，CMMS可以幫助你優化過程，在機器出故障并導致停機之前預測潛在的問題。

2、IIoT和CMMS的結合

工業物聯網和CMMS的工作之間是如何連接的?各種IIoT技術解決方案遵循指定的機器參數，如振動、溫度、油水平和音響，并收集這些數據。設備發送這些信息到CMMS中，可以立即安排維護任務，分析數據和配置預見性維護協議。IIoT的真正力量不在硬件在軟件數據存儲的地方。正是這里讓數據變得有意義，告訴你做出反應的正確時候。IIoT和CMMS的結合可以幫助維護團隊更好的監視和控制自己的資產，并識別潛在的問題。

3、降低維護成本

預測分析的主要承諾是僅在需要的時候觸發維護干預，從而實現基于時間的預防性維護，節省大量成本。預測分析識別設備數據中的模式預測可能的故障，然后提高可靠性和節省成本。

通過了解設備每一部分的確切需要，也可以更好的預期備件和人力資源，可以只有當計劃排定時執行維護任務。適當的采用預見性維護(PdM)會增加操作的穩定性和減少停機時間。結合大數據，PdM變成一個強大的工具來監控，實現關鍵資產的診斷。

4、展望

物聯網和大數據展現出巨大的機會來提高設備的可靠性，減少維護成本。下一代計算機化維護管理系統正在把IIoT的大數據變成有用的分析，迫使制造商接受新趨勢。因為工業物聯網和CMMS將是明天的智能工廠的核心，已經通過必要的轉換的公司將有更大的機會將自己定位為未來的領導人。