几年前，西门子公司推出了“列车互联网”(InternetofTrains)，这是一种通过物联网传感器监控列车的概念，生成的数据被发送到机器学习模型，机器学习模型通过数据分析生成见解并预测停机时间。这是一个巨大的成功，因为所有的火车都是准时的，而且运行误差很小。《福布斯》在一篇报道这个项目的文章指出，“西门子称其智能铁路基础设施管理平台Railigent。它建立在Teradata的Aster数据库和分析之上，运行在AWS云平台中。三年来，致力于铁路服务解决方案的团队已发展到70人，团队总部设在德国、莫斯科和美国。”

物联网和机器学习是两种尖端技术，它们以各种方式颠覆了行业及其运营结构。虽然他们有自己的能力，但当他们结合起来时，可以创造奇迹。物联网和机器学习可以协同工作，以提高运营效率和减少停机时间。根据麦肯锡的一篇文章，到2023年，全球物联网设备的数量预计将增加到430亿台。物联网可以跨行业连接设备，并以更快的速度向机器学习模型提供数据。

以下来看看结合机器学习和物联网可以提高业务效率的一些好处。

预测性维护

物联网使用各种传感器和纳米摄像头通过互联网监控设备，并将数据传输到机器学习系统。机器学习算法以其处理大量数据集以获得见解的能力而闻名。物联网数据使机器学习系统能够通过分析各种设备的性能来预测结果。机器学习模型分析数据以发现异常、相关性和预测。基于机器学习的物联网数据分析在医疗行业非常有用，可以预测健康状况和远程医疗。

供应链管理

高效的供应链管理、物流和快速交货是当今企业的期望。通过物联网和机器学习的结合，行业可以更好地了解其供应链和物流运营。物联网传感器能够实时跟踪车辆，这有助于消除不必要的延误和改道等瓶颈。物联网传感器有助于获取位置和产品细节，从而提供端到端的可视性，从而降低成本并将错误最小化。

机器学习模型使用物联网数据集来重新路由或预测供应链和运输中断。机器学习还可以提供关于物流有效路径的见解，从而减少供应链延迟。物流厂商UPS公司的道路集成优化和导航(ORION)技术，以加强供应链管理和物流就是一个例子。UPS公司透露，自它诞生以来，猎户座每年已经节省了约1亿英里和1000万加仑的燃料。

提高效率和自动化业务

在工作区实施物联网可以生成各种业务流程的数据，然后可以将这些数据反馈给机器学习系统以收集见解。机器学习通过分析数据来了解工作场所的低效率，并提供减少低效率的见解。这些技术协同工作以提高生产率并设计高效的工作流模式。企业利用人工智能、物联网和机器学习来管理业务流程自动化，以减少工作量和运营成本。

智能的未来

工业4.0带来了跨行业的数字化转型，并引入了各种颠覆性技术。物联网和机器学习是其中两种可以共同重新定义业务运营的前沿技术。由于机器学习以其预测能力而闻名，物联网数据可用于风险管理和了解市场趋势。

机器学习、人工智能和物联网相结合，增强了客户的个性化和体验，进而促进了业务增长。智能城市是这一组合的另一个受益者，在这一组合中，一切都基于数据和分析。麦肯锡的一份报告显示，50%的受访者表示，他们的公司至少在一个业务流程中采用了人工智能。

人工智能和其他技术将继续存在，它将为重新定义业务流程的更多创新铺平道路。