大多數工業組織基於預防性方法來維護其設備，即定期檢查和維護設備。然而，預防性方法會比實際需要更早維護設備，從而導致整體設備效率 (OEE) 不理想。為了優化OEE，企業正在轉向預測性維護，這是最終的工業維護願景。在預測性維護中，機器能夠透過準確計算其使用壽命終止 (EoL) 和平均故障時間 (MTTF) 等參數來預測和預見其故障。 IIoT 技術收集和整合有關設備狀況的資料集，例如振動資料、聲學資料、超音波資料、熱影像資料、油分析資料等。因此，大數據分析技術能夠提取有關設備運作的預測見解，包括其退化的重要 資料庫數據 模式。透過提高昂貴設備的 OEE，工業組織可以看到其 IIoT 投資的直接和切實的投資回報。
品質管制
工業物聯網和大數據技術能夠收集有關工業流程的豐富數據，從而能夠準確檢測不同時間尺度上的品質問題。例如，可以收集有關生產線的數位資料並用於識別問題和低效率，同時建議補救措施。這使得全面品質管理 (TQM) 和ZDM (零缺陷製造)等品質管理學科成為可能。儘管 TQM 和 ZDM 已經存在了二十多年，但工業 4.0 的出現才使得它們能夠可靠且經濟高效地實施。
IIoT 實現了工業 4.0 出現之前幾乎不可能實現的供應鏈優化。這些優化是基於有關供應鏈流程的及時和準確的資訊共享。 IIoT技術將所有供應鏈利害關係人的設備、CPS系統和業務資訊系統（例如ERP（企業資源計畫）和PLM（產品生命週期管理）系統）互連，同時實現工廠、物流企業、客戶等之間的資訊無縫流。透過工業物聯網，工廠可以實現互聯，並隨時了解整個供應鏈中的所有重要事件，例如關鍵訂單的下達、材料交付延遲、導致生產中斷的設備故障、成品的可用性、庫存水平資訊等。這些資訊被綜合起來並用於推動生產計劃、需求預測和交貨時間的優化，從而帶來諸如庫存最小化、準時生產和減少浪費等各種好處。