為了彌補差距，企業正在轉向物聯網(IoT)等新興技術。這些技術可以通過實時捕獲數據并立即將其轉換為可操作信息來改變工業維護和現場服務流程，從而可以比以往更快地診斷故障。這個過程稱為預測性維護(PdM)，在某些情況下，維修技術人員可以通過診斷信息和機器控制訪問遠程問題。
為了增加資本資產的正常運行時間，以下幾個簡單步驟利用物聯網的力量，從最初的檢測到問題到解決方案：
1.機器連接到物聯網。第一步是為資本資產配備傳感器并將它們連接到物聯網技術，以便可以遠程監控和診斷其性能。許多資本資產已經配備了數以千計的傳感器，用于監測流量，壓力，振動，電壓，電流，速度和許多其他參數，并將數據傳輸到控制系統，用于作出運營決策。
2.利用分析來檢測即將發生的問題。機器學習系統可以分析來自傳感器的數據流，以了解復雜機械內部的情況。先前故障的分析可用于關聯傳感器讀數和可能導致機器故障的關鍵部件的狀況。然后，算法可以預測特定組件何時可能接近故障，并監測在用設備的狀況以確定何時需要維護。這種方法使得僅在需要時才進行維護成為可能，而不是傳統的基于時間的預防性維護，這會產生生產停機時間，并且在需要維護之前就會聯系熟練的維護技術人員。
3.
試圖遠程解決問題。假設預測性維護系統檢測到工廠現有或即將發生的問題。遠程技術人員可以首先根據傳感器數據中提供的信息嘗試診斷問題，而不是花費時間和費用將服務技術人員派遣到實地解決問題。然后，遠程技術人員可能能夠遠程解決一些或所有可能的原因。
國內最大的物聯網卡交易平臺（http://m.362672.com）表示，通過將物聯網成功運用到實地生產中，資本資產的正常運行時間可以得到改善，維護成本也將減少。未來幾年，像物聯網等新興技術將在多個垂直領域和農業，采礦，航空，運輸和公用事業等多個行業領域與智能城市一起得到更大范圍的應用。
