互聯網連接的傳感器是食品廠的“眼睛和耳朵”，收集所有可以使這些見解成為可能的數據，這些設備可以收集到包括溫度、壓力等等各種信息。其實在我們今天設計和建造的許多現代化設施中安裝了傳感器，不過對于并不是很了解物聯網的人們來說，會產生這樣的疑問，這么多的物聯網卡、傳感器收集的是哪些數據呢？

　　讓我們看看傳感器可以在食品工廠中使用的幾種方式：

　　測量

　　在連接的制造工廠中，測量從傳感器開始。為了充分利用傳感器，從成本控制的角度來看待選擇和位置。

　　在一個實用程序的每個分支的傳感器能夠測量由產品線或產品使用。公用事業點使用和生產線使用可以幫助食品加工商了解固定和可變的生產成本。使用生產數據分析此數據有助于確定最佳產品組合以最大化利潤。

　　利用當今可用的傳感器技術，可以監控各個設備和設施條件，以提供豐富的信息。對空氣和產品流量和溫度等因素的分析以及產品質量數據可以揭示潛在的相關性和隱藏的質量驅動因素。

　　監控

　　測量是第一步，但需要進行監測以協調設備和人員，以確保設施正常有效地運行。監控和隨附的自動控制將傳感器數據聚合到系統中以進行故障響應，降低響應時間和提高可視性可降低不正確操作條件下的成本和質量影響。當發生故障時，監控系統發送警報，通知其他設備或人員情況直到執行所需的維護。

　　比如管道系統內的空氣壓力顯著降低可能表示堵塞或過濾器問題。專用傳感器可以檢測到這種壓力變化，使常規空氣過濾器更換變得容易。監控技術人員過濾問題的監控系統有助于避免意外停機和不必要的質量問題。

　　如果電機振動超出其歷史標準，傳感器可以通知設備和工廠人員正在發生故障并且電機需要引起注意。這樣的警告允許維護將問題作為計劃任務來解決，而不是等到生產運行期間發生故障。

　　還可以安裝濕度檢測傳感器來檢測設施中的管道泄漏。當大多數泄漏可見時，表面下方已經發生了實質性損壞，傳感器可以比以往更快地提醒潛在的泄漏。

　　最大化

　　將IIoT數據構建的連接設施的價值最大化不僅僅是測量和監控。預測維護計劃可以降低計劃外停機和過度預防性維護的成本。

　　隨著傳感器和建筑物管理系統的聯系越來越緊密，它們收集的數據的真正力量就會發揮作用。當傳感器可以跨不同位置從同一模型的多個單元收集數據時，該聚合數據變得比單個數據更有價值。總體而言，該級別和數量的數據釋放了預測分析，機器學習以及人工智能應用于維護決策的潛力。

　　國內物聯網卡采購平臺物聯卡商城表示，對于擁有多種設施的大型公司而言，這可能是非常有價值的。例如，公司總部的決策者可以分析多個地點的績效數據，以確定哪些制冷設備更頻繁地發生故障，從而使他們能夠進行更加明智的設備投資。