Die inzichten dragen op hun beurt bij tot verhoogde efficiëntie, lagere risico’s, betere klantenervaring en zelfs nieuwe businessmodellen.
Wanneer business-critical gereedschap of machines uitvallen, heeft dit grote gevolgen voor de productie of logistiek. Traditioneel passen productie- en logistieke bedrijven preventieve onderhoudsprincipes toe: op geregelde tijdstippen gereedschap of machines onderhouden, gebaseerd op een vooraf bepaald criterium (bijvoorbeeld aantal uren in gebruik). Met die aanpak komt het onderhoud echter soms te vroeg en soms te laat. Beiden zorgen voor onnodige kosten. Door machine learning technieken toe te passen op real time data, kan men evolueren van preventief onderhoud naar predictief onderhoud. Hierbij gebruikt men de inzichten die IoT-data genereren om te voorspellen wanneer gereedschap zou stilvallen. Dit laat toe om enkel wanneer het nodig is, tijdig in te grijpen.