无论是减少机器停机时间、提高效率还是节约能源，预测分析都是实施物联网获得最大回报的核心所在。

　　在本文中，我们来看看第三个快速路径—预测分析。

　　数据太多，停工太长

　　预测分析是物联网获得最大回报的核心所在，将设备连网并添加传感器或仪表绝对比人工更加能够快速获取信息。

　　事实上，当物联网产生数据的速度快于你能够处理的速度时，即使用警报和其他消息传递方式，你的团队可能也会被压垮，这也就是为什么IDC高级副总裁兼研究员Vernon Turner认为：目前物联网产生的数据被使用不到1%。您需要利用预测性分析帮助您理清顺序并了解将会发生的情况，这样您就可以做出更加明智的决策。

　　预测分析实践

　　这是一个制造业的问题：目前工厂产能比以往任何时候都高，通常每天24小时运行，制造商没有时间进行紧急维护，更不用说定期维修了。

　　因为停工，工厂每分钟损失高达20,000美元，制造商无法承受这种巨大损失。事实上，当您还在考虑影响范围到底多大时，工厂的损失可能已经高达200万美元了。

　　那些需要持续性运营的系统也是如此，如智能电网、智慧城市，运输网络和其他关键任务系统等，在大多数情况下，您可以通过已有的数据来避免意外停机或生产中断等事故发生，预测分析可以让这一切成为现实 。

　　案例1：零停机

　　让我们来看看日本工业自动化设备制造商FANUC，该公司多年来都没有摸索出帮助客户优化车间设备的能力的方法。

　　但是，随着Cisco和Rockwell自动化的应用，FANUC开发出“零停机时间”解决方案，该方案主要通过对制造机器人产生的操作数据进行预测分析，客户乐意分享这些数据，FANUC将其存储起来并进行云分析，从而在生产出现问题之前提前进行预测和补救。

　　通用汽车公司已将30,000台工厂机器人的四分之一连接到了上述物联网解决方案中，并在过去两年中避免了100次潜在故障，通用汽车可以提前知晓那个零件即将坏掉，从而根据需要订购零配件，而不用提前将其储备在工厂，这样做可以节省库存成本，同时减少停工时间。

　　案例2：运输效率

　　如果停机时间没有造成太大影响，预测分析还可以通过提高操作效率来提升价值。Maersk Line公司拥有600多艘货轮，运载的货物占世界GDP 15%以上，目前正在利用远程监测和预测分析来管理这些货轮，从而达到减少成本，提高效率的目的。

　　Maersk将传感器连接到冷藏集装箱，以便监控整个航程中货物的温度、氧气和二氧化碳排放量，记录的内容非常完整，从而可以提高交货和结帐效率，系统还能跟踪每个集装箱的位置，以及集装箱的空满情况。

　　将这些信息与待交货数据结合，负责人可以预测何时何地需要空集装箱，并将其调配到有需要的仓库。

　　这种更高效的供应链战略为公司节省了1亿美元，Maersk Line公司正在将其全球资产数字化，通过使用这些数据可以节省能源消耗、设计更有效的航程路线。

　　案例3：节能

　　高效的供应链管理涉及到生产成本的各个方面，能源是其中重要部分。最近，Cisco供应链团队在马来西亚一家工厂试行了一个计划，以便清楚地了解能源消耗成本。

　　他们在工厂车间安装了1500个传感器，并使用能源分析软件来获取能源消耗数据，这些信息让他们对各个机器、系统和生产过程的能源效率有了更深入了解。

　　例如，他们在研究燃烧炉时发现，即便烧制相似模具消耗的能源也完全不同，所以他们做了进一步改进，换掉了性能较差的设备，使用最佳效率与能源模式重新调整燃烧炉运作方式。

　　结果，整个工厂的能源消耗降低了15%到20%，每年节省了100万美元。

　　这并不是魔法

　　有许多针对特定行业、用途、环境预测分析的解决方案和算法，所有这些解决方案和算法都会通过数据分析与现有数据对比，将多个数据变量影响串联，包括天气、环境、材料或操作等，用以统计精度及预测趋势。

　　这并不是魔法，而是可信赖的、可靠的统计学与概率学，时间越长，收集的数据越多，预测将会更可靠、更准确，通过正确运用基于某些算法规则的软件，预测系统会告诉您可能发生什么以及何时会发生，以及建议采取优先次序的补救措施。

　　一旦您在生产环境中部署了预测分析，您的企业就具备了更高级的分析能力。

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