高效的庫(kù)存管理

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備借助射頻識(shí)別（RFID）標(biāo)簽可以監(jiān)視庫(kù)存和使用情況，從而提高庫(kù)存管理的效率。此外，借助物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)可以幫助進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，以增強(qiáng)庫(kù)存管理。

預(yù)測(cè)分析可以提供有關(guān)天氣變化以及對(duì)特定設(shè)施的需求增加或減少的信息。例如，如果天氣變熱，則對(duì)水和空調(diào)的需求將增加，設(shè)施管理人員可以借助IoT預(yù)測(cè)分析為這些變化做好準(zhǔn)備。

提高員工生產(chǎn)力

一項(xiàng)研究表明，僅一小時(shí)的會(huì)議室會(huì)議就能使二氧化碳水平達(dá)到1400 ppm。 1400 ppm足以損害人腦的認(rèn)知功能。物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以監(jiān)控工作場(chǎng)所的內(nèi)部環(huán)境，以改善員工的健康狀況。設(shè)施管理員可以利用CO2數(shù)據(jù)采取適當(dāng)?shù)拇胧�，例如提醒�?huì)議主持人，通過(guò)進(jìn)氣口增加房間內(nèi)的氧氣含量或使用自動(dòng)化系統(tǒng)為會(huì)議室中的空氣通風(fēng)。

假設(shè)一名員工感覺(jué)不舒服并且嘔吐在地板上，那么設(shè)施經(jīng)理將不得不致電并找到一名清潔人員以尋求服務(wù)。但是，找工作人員會(huì)浪費(fèi)很多時(shí)間，這會(huì)影響工作場(chǎng)所的衛(wèi)生。設(shè)施經(jīng)理可以使用可穿戴設(shè)備監(jiān)控員工，并迅速致電附近的員工。該方法可用于服務(wù)人員的停車(chē)、餐飲和清潔工作，以減少周轉(zhuǎn)時(shí)間并最大程度地降低生產(chǎn)力損失。

更高的服務(wù)效率

設(shè)施經(jīng)理通常會(huì)為服務(wù)團(tuán)隊(duì)執(zhí)行服務(wù)的次數(shù)制定時(shí)間表。但是，預(yù)先計(jì)劃的時(shí)間表的問(wèn)題在于它不能反映實(shí)時(shí)需求。想象一下有數(shù)百名員工使用的洗手間。每天需要清潔幾次。洗手間必須清潔的次數(shù)通常基于靜態(tài)服務(wù)水平協(xié)議。但是，如果洗手間在某些日子（例如假期）不需要經(jīng)常清潔，該怎么辦？相反，如果某些天需要更頻繁地清洗洗手間，該怎么辦？預(yù)先計(jì)劃的時(shí)間表在這種情況下不起作用。

借助物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，設(shè)施管理員可以獲取實(shí)時(shí)更新并創(chuàng)建更動(dòng)態(tài)的清潔時(shí)間表。因此，物聯(lián)網(wǎng)可以通過(guò)減少設(shè)施人員的不必要工作來(lái)幫助提高服務(wù)效率。如果需要更多清潔實(shí)例，設(shè)施管理員還可以提醒清潔人員。

設(shè)備團(tuán)隊(duì)還計(jì)劃進(jìn)行前瞻性的軟件和硬件質(zhì)量檢查，以進(jìn)行維護(hù)。例如，設(shè)施團(tuán)隊(duì)可以計(jì)劃每月檢查3次硬件。但是有一種可能，一種硬件每月可能不需要三項(xiàng)質(zhì)量檢查，而另一種硬件可能需要四次。

實(shí)時(shí)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可用于提高服務(wù)效率。借助實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，設(shè)施管理員可以洞悉哪些硬件需要維護(hù)檢查以及何時(shí)進(jìn)行。因此，物聯(lián)網(wǎng)有潛力消除對(duì)預(yù)先計(jì)劃的時(shí)間表的需求，而是根據(jù)組織和員工的需求提供更高的服務(wù)效率。

降低風(fēng)險(xiǎn)

組織雇用和部署安全人員，以防止未經(jīng)授權(quán)擅自進(jìn)入其建筑物。但是，未經(jīng)授權(quán)的人可以在復(fù)制的身份證的幫助下進(jìn)入建筑物。配備有物聯(lián)網(wǎng)和分析設(shè)備的建筑物有助于最大程度地減少未經(jīng)授權(quán)訪問(wèn)的風(fēng)險(xiǎn)。例如，使用未經(jīng)授權(quán)的用戶(hù)的行為模式數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI模型可以匹配由攝像機(jī)和傳感器收集的每個(gè)人的行為模式。

因此，任何異常行為都可以幫助AI模型識(shí)別工作場(chǎng)所中的未授權(quán)用戶(hù)。然后，AI系統(tǒng)可以將未經(jīng)授權(quán)訪問(wèn)的實(shí)時(shí)警報(bào)發(fā)送給設(shè)施經(jīng)理，后者可以采取適當(dāng)?shù)拇胧��?/p>

預(yù)測(cè)性維護(hù)

諸如硬件、機(jī)械和設(shè)備之類(lèi)的操作工具對(duì)于企業(yè)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)至關(guān)重要。這些工具中的早期故障檢測(cè)對(duì)于企業(yè)與其客戶(hù)之間的無(wú)縫交互至關(guān)重要。操作工具的故障可能會(huì)導(dǎo)致故障，這對(duì)企業(yè)可能造成巨大的損失。設(shè)施管理人員可以使用IoT從主動(dòng)維護(hù)轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)測(cè)性維護(hù)，以減少工具故障的風(fēng)險(xiǎn)。

麥肯錫的一項(xiàng)研究表明，海上平臺(tái)平均僅能發(fā)揮最大生產(chǎn)潛力的77％。物聯(lián)網(wǎng)傳感器可以確定可能降低機(jī)械生產(chǎn)潛力的問(wèn)題。然后，設(shè)施經(jīng)理可以與工程團(tuán)隊(duì)合作解決這些問(wèn)題并增強(qiáng)維護(hù)服務(wù)。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備還可以確定軟件問(wèn)題和硬件壽命。基于這些預(yù)測(cè)，設(shè)施管理人員可以計(jì)劃維護(hù)以避免機(jī)器故障。

現(xiàn)在，在我們的組織中不可避免地會(huì)使用IoT，而設(shè)施經(jīng)理應(yīng)尋求利用該技術(shù)執(zhí)行日常任務(wù)的方法。也就是說(shuō)，在設(shè)施管理服務(wù)中使用IoT并不意味著對(duì)整個(gè)工作場(chǎng)所進(jìn)行機(jī)器人化。

相反，這意味著找出對(duì)你的業(yè)務(wù)最重要和最有用的指標(biāo)。此外，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)僅在可以進(jìn)行處理以獲取有用的見(jiàn)解時(shí)才有用。因此，設(shè)施經(jīng)理還應(yīng)咨詢(xún)其IT團(tuán)隊(duì)以制定一項(xiàng)戰(zhàn)略，以將IoT與分析技術(shù)集成在一起，從而可以處理IoT設(shè)備收集的數(shù)據(jù)并對(duì)其進(jìn)行處理以提供有用的見(jiàn)解。