启用物联网的智能资产管理将使您的资产与系统交互，这将帮助组织数字化其业务

5亿亿字节的数据-即5个18个零！这就是每天通过物联网（IoT）产生的数据量。公司将这些数据发挥作用-甚至在它们变得明显之前就可以预测其业务运营中的未来状态，问题和机会。可以基于此数据开发机器学习（ML）算法和模型，并且可以为系统提供人工智能（AI）功能。

大量数据，低成本传感器，可负担的连接性，可扩展的云平台和智能机器学习工具在物联网世界中爆炸。而且，技术公司正在越来越多地开发创新的解决方案，以向其客户提供联系方式，从而从根本上改变其业务运营。根据思科的一项研究，在未来十年中，企业将采用接近8万亿美元的物联网解决方案，其中25％来自资产利用。资产管理是物联网被广泛使用的主要领域之一，其洞察力可用于预测分析。

首先，物流公司和设备租赁公司等具有创收资产的重工业面临着资产的性能，效率，利用率和状况缺乏可见性的问题。根据一项研究，这些组织中有66％的组织已经意识到IoT支持的智能资产管理系统可以产生的价值，并且正在实施或计划在不久的将来实施该价值。

使用物联网进行资产管理可以数字化和优化资产维护功能。例如，资产制造商（OEM）将能够访问与其资产有关的客户数据，并且可以通过分析这些数据并获得有关资产健康状况，维护优先级，设备效率，预测性分析和见解的强大见解来不断改善客户体验。用于决策。专家预测，随着物联网的持续增长，物联网将成为客户价值的“骨干”。

例如，让我们考虑由具有IoT功能的资产管理系统监控的涡轮机实例。如果过热，系统可以实时将警报发送给运维工程师或维护经理，其中包括涡轮机的所有详细信息以及过热的精确组件，并且还将建议立即采取措施。可以立即实时创建工作订单，并可以根据其可用性将机械师分配给该特定工作订单。如果部件不可修复且需要更换，系统可以自动触发物料请求。具有机器学习功能的系统会分析此类数据，以制定维护策略和AI，以应对众多类似情况下的行动。

具有良好集成能力的企业资产管理（EAM）软件，改善了机械师，店员，资产操作员，维护经理的经验，并且还将中型公司数字化转变为大型组织。智能EAM软件可以利用物联网并实时构建单个战略系统，从而在资产管理领域带来根本性的转变。

整个资产管理行业的三分之二以上正在探索具有AI和ML功能的潜在EAM解决方案 ，  以改善其投资决策并利用从IoT生成的数据来开发不同的机器学习算法和模型。

我们正走向数据世界，而我们如何利用它们将改变我们今天运营的世界。