工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目通常承諾提高效率并降低成本，但實(shí)際財(cái)務(wù)結(jié)果卻差異很大。一些部署能夠立即帶來(lái)可衡量的成本節(jié)約，而另一些則只能產(chǎn)生有用的數(shù)據(jù)，卻鮮有明顯的回報(bào)。這種差異通常取決于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目與已知運(yùn)營(yíng)成本的關(guān)聯(lián)程度，以及數(shù)據(jù)是否能夠轉(zhuǎn)化為實(shí)際行動(dòng)。

　　與直接支出相關(guān)的項(xiàng)目往往表現(xiàn)最佳。能源管理就是一個(gè)常見的例子，尤其是在電力價(jià)格波動(dòng)且能源消耗在運(yùn)營(yíng)成本中占比很大的行業(yè)。一些企業(yè)通過實(shí)時(shí)追蹤能耗并在高峰時(shí)段調(diào)整需求，已在多個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)了更低的費(fèi)用。由于公用事業(yè)定價(jià)透明，因此更容易衡量節(jié)約的成本。當(dāng)生產(chǎn)流程能夠在成本較高的時(shí)段調(diào)整時(shí)間或降低負(fù)荷時(shí)，成本降低的效果通?？梢栽趲讉€(gè)月內(nèi)得到證實(shí)。

　　預(yù)測(cè)性維護(hù)也能帶來(lái)可衡量的收益，但結(jié)果取決于系統(tǒng)的使用方式。當(dāng)傳感器數(shù)據(jù)直接輸入到維護(hù)計(jì)劃工具中時(shí)，團(tuán)隊(duì)可以在故障發(fā)生前安排維修。這有助于減少制造業(yè)或能源生產(chǎn)等資產(chǎn)密集型運(yùn)營(yíng)中的計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間。

　　在某些情況下，備件庫(kù)存會(huì)根據(jù)更新后的故障模式進(jìn)行調(diào)整，從而降低持有成本。如果停機(jī)成本事先已記錄在案，并且性能已根據(jù)該基準(zhǔn)線進(jìn)行跟蹤，則更容易確認(rèn)這些結(jié)果。相比之下，那些僅止于警報(bào)或儀表盤而不與維護(hù)工作流程相連接的系統(tǒng)，往往難以展現(xiàn)清晰的財(cái)務(wù)價(jià)值。

　　跟蹤資產(chǎn)使用情況已在物流和采礦等行業(yè)中展現(xiàn)出益處。設(shè)備位置和活動(dòng)數(shù)據(jù)可以突出顯示閑置資產(chǎn)或未充分利用的設(shè)備，使管理人員能夠改進(jìn)調(diào)度并減少延誤。一些運(yùn)營(yíng)部門在通過關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)識(shí)別瓶頸后，也提高了吞吐量。然而，這些收益取決于后續(xù)決策。除非管理人員改變資源分配方式，否則僅收集使用數(shù)據(jù)并不能改善使用情況。

　　遠(yuǎn)程監(jiān)控已為分布在大范圍內(nèi)的運(yùn)營(yíng)節(jié)省了成本。公用事業(yè)公司、可再生能源運(yùn)營(yíng)商和基礎(chǔ)設(shè)施提供商通過遠(yuǎn)程診斷問題，減少了現(xiàn)場(chǎng)訪問次數(shù)。這可以降低差旅費(fèi)用，并幫助技術(shù)人員專注于真正需要關(guān)注的站點(diǎn)。財(cái)務(wù)效益的強(qiáng)弱通常取決于資產(chǎn)的偏遠(yuǎn)程度和問題發(fā)生的頻率。如果設(shè)備集中放置或易于訪問，遠(yuǎn)程監(jiān)控帶來(lái)的節(jié)省可能較小。

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值取決于具體情況和執(zhí)行情況

　　其他物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用案例也能創(chuàng)造價(jià)值，但其回報(bào)更依賴于具體情況。例如，能夠自動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)設(shè)置的質(zhì)量監(jiān)控系統(tǒng)可以減少大批量生產(chǎn)中的浪費(fèi)，但其影響取決于缺陷率和利潤(rùn)率。

　　優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃有助于解決需求頻繁變化或流程緊密相關(guān)的問題，但其收益會(huì)因工廠的復(fù)雜程度而異。環(huán)境監(jiān)控可以幫助企業(yè)避免罰款或停產(chǎn)，但此類事件發(fā)生頻率低且難以預(yù)測(cè)，因此其回報(bào)難以量化。

　　主要關(guān)注數(shù)據(jù)可視化的項(xiàng)目往往財(cái)務(wù)成果較差。整合多個(gè)工廠信息的儀表盤可以幫助管理者了解運(yùn)營(yíng)情況，但有時(shí)它們?nèi)狈εc特定成本或收入項(xiàng)目的直接關(guān)聯(lián)。

　　以人工智能驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型為中心的大型項(xiàng)目，如果與明確的運(yùn)營(yíng)問題無(wú)關(guān)，也往往難以取得成功。如果沒有明確的目標(biāo)，就很難衡量系統(tǒng)是否真正創(chuàng)造了價(jià)值。

　　規(guī)劃和所有權(quán)決定投資回報(bào)率

　　組織如何從一開始就對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行建模，對(duì)最終結(jié)果也起著至關(guān)重要的作用。在部署前設(shè)定基準(zhǔn)的團(tuán)隊(duì)能夠更好地確認(rèn)是否實(shí)現(xiàn)了成本節(jié)約。分階段推廣，將聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)與類似的非聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)進(jìn)行比較，可以更清晰地展現(xiàn)其影響。保守的預(yù)測(cè)有助于避免日后失望，而敏感性分析則可以顯示，如果能源價(jià)格、生產(chǎn)水平或故障率發(fā)生變化，成本節(jié)約可能會(huì)如何變化。

　　在約18個(gè)月內(nèi)實(shí)現(xiàn)投資回報(bào)的物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目往往具有相似的特征。其范圍通常僅限于特定流程或資產(chǎn)組。運(yùn)營(yíng)經(jīng)理通常負(fù)責(zé)結(jié)果，并且他們的目標(biāo)與預(yù)測(cè)的成本節(jié)約相一致。

　　與現(xiàn)有維護(hù)或企業(yè)系統(tǒng)集成，確保數(shù)據(jù)能夠觸發(fā)行動(dòng)，而不是閑置不用。這些因素都不能保證成功，但如果缺少其中任何一個(gè)，項(xiàng)目就更容易偏離軌道，無(wú)法產(chǎn)生可衡量的回報(bào)。

　　以已知成本為基礎(chǔ)、與清晰的工作流程掛鉤并以基準(zhǔn)衡量的項(xiàng)目更有可能帶來(lái)真正的財(cái)務(wù)價(jià)值。那些主要圍繞可見性或轉(zhuǎn)型目標(biāo)構(gòu)建的項(xiàng)目或許也能提供一些洞察，但要將這些洞察轉(zhuǎn)化為實(shí)際的節(jié)約，就需要將數(shù)據(jù)與日常運(yùn)營(yíng)進(jìn)行有意識(shí)的關(guān)聯(lián)。