施耐德电机把工业物联网视为企业数字化转型的基础。法新社

　　施耐德电机(Schneider Electric)把工业物联网(IIoT)视为企业数字化转型的基础。施耐德电机拥有200多万个软件授权，部署于超过10万个制造现场，每天累积约200亿个连网数据流和10兆个数据点，旗下所有IIoT方案皆透过EcoStruxure架构运作，经由装置整合和安全架构来融合信息科技(IT)和营运科技(OT)。

　　据TechRepublic报导，施耐德电机的客户借助闭回路商业营运，不仅拉抬利润，也提高能源使用效率。举例来说，美国电力公司(AEP)采用高阶预测分析取得风险预警，趁燃气涡轮叶片故障之前先维修，否则恐导致问题恶化，重则汰换涡轮转子，成本预估有1,900万美元，更别说停工所造成损失。

　　印度塔塔电力公司(Tata Power)备有燃气涡轮预警系统，光是发现低压加热炉的分流阀尚未关闭，就可以避免公司损失近30万美元，

　　美国杜克能源公司(Duke Energy)设有中央监控中心，来监控旗下发电厂，不料发现其中一部汽涡轮在维修后，震动次数微升，资产预测分析软件激活早期预警，趁叶片分离初期对工人发出警告，避免410万美元损失。

　　亚特兰大南方公司(Southern Company)发电厂利用预警侦测系统来确认马达联轴垫片组是否快要松掉，初估可避免25多万美元损失。

　　施耐德电机在英国EDF Energy成立3个监控团队，一是针对化石燃料发电，二是针对水力发电，三是针对核能发电。预警系统提早发现汽涡轮磨损的问题，初估可避免100多万美元的损失。

　　大部份企业想采用工业物联网技术，却不知道该如何着手。专家建议先回顾故障纪录，确认预测分析和预警通知能否省钱。一旦发现内部最重要的资产，接着在这些资产安装软件，未来还会有其他工业设备加入物联网，把所有资产都纳入监测范围。

　　上述例子显示，企业确实需要预先发现问题，以免问题恶化到无法收拾。工业物联网有助于企业发现问题和避免损失，但企业必须先回顾故障纪录，确定哪些资产最有价值。