Промышленный интернет вещей (IIoT) — система объединенных компьютерных сетей и подключенных промышленных (производственных) объектов со встроенными датчиками и ПО для сбора и обмена данными, с возможностью удаленного контроля и управления в автоматизированном режиме, без участия человека.
Промышленный интернет вещей создает преимущества оптимизации активов, интеграции производства, интеллектуального мониторинга, дистанционной диагностики, интеллектуального принятия решений и, самое главное, функции Прогнозирования работы инженерного оборудования.
Прогнозирование работы инженерного оборудования.

Использование систем мониторинга технологических процессов на современном производстве обеспечивает наполнение базы данных о состоянии узлов этого оборудования. Эти базы мониторинговых данных являются бесценным источником информации о текущем уровне износа оборудования, изменениях режимов эксплуатации и параметров технологических режимов. Системы мониторинга являются мощным средством цифровизации современного производства, т.к. их внедрение обеспечивает как снижения риска аварийности, так и рост качества выпускаемой продукции. Эти преимущества обеспечивает модуль автоматической диагностики. Алгоритмы этого модуля позволяют выявлять признаки аварийных и других недопустимых ситуаций на основе оперативного анализа связанных параметров. Объектами анализа обычно являются мгновенные значения параметров, скорость их изменения и корреляция между параметрами.(изменено)
Однако, базы мониторинговых данных являются основой не только для диагностики текущего состояния технологического оборудования, но и для модуля прогнозирования его состояния. Прогнозирование состояния технологического оборудования является базой для внедрения системы обслуживания оборудования по фактическому состоянию. Внедрение этой системы обслуживания (взамен системы планово-предупредительных ремонтов) обеспечивает существенную экономию за счет фактического увеличения межремонтных интервалов и снижения затрат на запасные части.

Основой модуля прогнозирования является математический аппарат, использующий нейросетевые алгоритмы, статистическую обработку данных и экспертные системы. Совместное использование алгоритмов позволяет обеспечивать достаточную точность прогнозирования как на начальном этапе эксплуатации (с использованием статистических методов прогнозирования), так и после завершения «обучения» нейросетевых алгоритмов. Таким образом, системы прогнозирования технического состояния промышленного оборудования являются мощным средством цифровой трансформации современного производства.