总体来看，人机协作能够实现以下几点：生产周期缩短50%；生产力提高180%；设备运行率提高190%；制造时间缩短60%；能源成本降低10%；质量损耗降低50%。

　　通过智能技术，企业可从机械设备和传感器中收集生产周期或材料消耗等过程数据，对这些数据进行筛选后将其发送到云端进行存储以及进一步分析。通过这种方式，可将这些数据转换成实时仪表板，以便及时监测和控制工厂流程与设备，并就如何优化装置得出深远见解。

　　例如，在数据的支撑下，设施经理可实时洞悉所有运营事项，包括材料、设备和操作人员使用模式。如此一来，设施经理就能够更轻松地分析流程，简化工作流程，以此减少无效时间与流程，降低在制品库存，并建立有效的性能管理体系。通过这些信息，生产人员还可以更深入地了解温度、压力和湿度对性能的影响方式，并尽量减少产量损失。

　　据估计，使用以数据为中心的方法，可将产能提高65%。

　　利用物联网技术追踪实时能耗，可在能源成本最高的高峰期以外的时间段运行高能耗资产。

　　同时，制造企业也可以适当收集公共设施使用信息，以确定生产某种产品的精确能耗，并将结果用于分析盈利能力。

　　利用物联网，可将多个工厂的数据收集整合到云端。通过整合的数据可实现跨工厂监测和标杆管理，最终识别高性能和低性能设施。企业可挑选出这些设施特有的数据模式，便于识别适用于整个网络的最佳规范，也便于更正缺陷。

　　采用具备自校功能的机器，减少故障与浪费。

　　质量和自动化对于高端产品尤为重要。在设备内嵌入智能功能，实现自动实时质量检验，从而加快对产品和材料缺陷的反应速度。例如，一旦在生产线检测出重大质量控制问题，通过智能技术即可立刻停止该生产线运行，以防止产出最终只有被废弃的低劣产品。这种自动化质量检验能起到防错作用，还能实现外部供应商质量管理。

　　研究表明，实施有针对性的控制，废品率可降低75%，验证时间由两个星期降至两个小时，大幅降低了成本。

　　出现设备故障时，智能设备可实时收集并分析相关数据，并根据分析结果自动推荐故障修理方案。有了这些备选方案，决策将变得更容易更快捷，从而大幅降低平均停机时间以及维修费用。

　　传感器还可在设备使用年限内对其进行连续监测，从而评估其运行状况。一旦识别到异常或恶意行为，传感器即可自动分析数据，准确识别潜在障碍、缺陷或故障。

　　随后，系统将提示适当的预防性维护措施，降低故障风险，从而尽量减少计划外停机时间，提高生产量。

　　基于物联网的预测性维护能够让停机时间减少50%，产能增加65%，这一点已经得到证实，而其主要得益于计划维护时间缩短，而生产线运行周期更长。

　　进一步来讲，网络化设备可直接处理其收集的数据，且能自主采取措施，无需手动操作。在许多维护状态下，机器系统可以自行诊断、自行调整。例如，智能设备可以识别其电池过热情况，然后自动改为低强度运行，以便在等待更换部件的同时控制温升。

　　除了节约时间和费用外，该技术还能预防紧急情况，如此一来，员工就可将主要精力放在意外事件监督和处理等增值活动上。

　　在以嵌入式智能技术为依托的生产环境下，企业可将健康与安全合规性控制在零容忍水平。这种环境下，不管是事故预防及实时检测，还是险兆事件调查与解决，都会更为准确高效。

　　传感器数据可以结合全球定位系统（GPS）和无线电频率识别（RFID）技术，实现供应链相关事件的实时可见性和可追溯性。追踪技术在企业供应链中的应用已经屡见不鲜，而物联网则能为供应网络与工厂所有相关方提供更丰富的数据与更高级的智能服务。

　　制造企业利用收集的数据，能够准确预测货物从供应商处发出并到达工厂和仓库的时间，实现自动运输和交货，并据此对生产流程进行相应调整，优化资产和劳动力使用率。制造企业还可以利用数据来追踪原材料，提高交货速度，缩短生产周期。使用实例表明，在物联网的协助下，生产周期可缩短28%。

　　智能技术在制造企业供应链中的应用可以延伸至货物位置信息以外。智能技术还可以协助企业监测各设备运输至智能工厂过程中的情况。例如，传感器可以协助检测货物运输环境是否温度过高和湿度过大，运输环境是否会影响货物质量。智能工厂可在投产前查明潜在问题，并采用备选供货来取代受损材料。

　　制造企业还可通过智能技术为其他下游利益相关方创造更多的价值。例如，货物流转于供应链各环节时，制造企业、分销商和零售商可以利用共享标签系统实现存货的实时追踪。

　　这一层面的协作对于零售业等具有季节性需求的行业尤为有效。这些行业的产品可供出售的机会有限，零售商的实时补货请求能够让制造企业在控制存货成本的同时，更机动灵活地满足相关需求。