把设备连接起来，收集数据，通过数据分析，洞察设备的运行状况，并据此对设备的运维进行优化，实现经济价值的实例，在过去的几年已报道的已很多，大家也已非常熟悉。
作为典型案例，以下仅列几例，进一步说明优化作为工业互联网的核心这样一个思路。
☆ 一家国际石油公司通过对部署在偏远地点的关键设备收集数据，实施远程监测和数据分析，避免数百万美元的停机和生产损失 。
☆ 通过对风力发电机多年收集的数据进行分析和建模，通用电气（GE）在2013年推出了一种名为PowerUp的数字分析功能 ，优化每个叶片的操作，以捕获更大的风力，可以增大发电量5％ ，为风电场运营商增加利润达20％。 而进一步的改进，使得同样设备的发电量更进一步增加了20％。
☆ 卡特彼勒（Caterpillar）利用货船部署的传感器监测从发电机到发动机、GPS、空调系统、冷藏集装箱和燃油表的所有状态数据。通过分析确定发电机最佳工作参数，选取启用多台发电机低功率输出的模式，降低能耗，每小时节省约30美元。对于一个拥有50条船只的船队，每年可节省65万美元 。
显然，对于工业互联网，对设备的连接是基础，数据收集和分析是关键手段，而把分析所得的信息，用于做出最佳化的决策，优化生产和运营是最终的目的。所以，数据分析在这个优化过程里，至关重要。
来源：知识自动化（zhishipai），作者：林诗万
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