1、预防硬件故障
数据驱动的预测分析可消除任何预防性维护策略的猜测，还能让工程师在机器脱机和休眠时安排并启动修理。
例如，通用汽车(GM)在生产在线涂装新车时会先使用传感器监控工厂温度。毕竟环境若太冷或太热，涂料设置不正确，设备就可能故障。其他制造商则使用自动通知传感器来辨识性能下滑、意外瓶颈或潜在危险。
2、优化维护例程
预测分析通常能找出需关注的机器或零件，工厂技术人员就能根据需要调整工具和备件的库存，而能为工厂车间节省时间、金钱和空间。有些机器也会执行自我维护，且因无需技术人员而能进一步提高效率。
3、加强工作场所安全
未正确维护的设备或容易发生故障而无警告的机器对工人的健康和安全将造成严重风险。机器故障也会造成时间、生产力和利润的严重损失。这些意外事件可能导致整个工厂暂时关闭，直到问题解决为止。
4、提升产品质量和客户服务
机器突然故障也会让准备装运或分配的货物容易受到损坏。组装机器人或数控机床一旦在生产过程中停止，则特定零件及其所包含的原材料将立即浪费。举例来说，工具机大厂Caterpillar迅速接受了物联网技术，其客户和合作伙伴享受到许多实实在在的好处。
其中，包括节省40%的燃料成本，90%的设备正常运行时间及增加数千美元的获利。最终结果是，Caterpillar提升其品牌形象，客户改善其分配资源的方式，消费者最终为整体服务支付更少的费用，达到三赢局面。
5、利用物联网预测分析
根据最新的研究，到2022年智能工厂市场规模将超过2,000亿美元。其成长得益于物联网、大数据和预测分析等创新。这些技术能将生产力和获利提升到全新高度。从制造商到消费者，这是有利于所有人的一大突破，而且这一切都将在未来几年内实现。
