Saat para pemimpin bisnis meneliti dan mempertimbangkan adopsi IoT, mudah untuk menemukan daftar yang menyebutkan manfaat IoT, seperti operasi yang lebih efisien dan penghematan biaya jangka panjang. Meskipun ini mungkin benar, percakapan semacam itu sebagian besar bersinggungan dengan manfaat utama IoT: pengetahuan dan wawasan.
Keputusan yang akurat dan tepat waktu menuntut pengetahuan dan wawasan yang sulit atau bahkan tidak mungkin diperoleh. Bisnis berjuang untuk pengetahuan dan wawasan seperti itu, menggunakannya setiap kali seorang manajer penjualan memperkirakan pendapatan kuartal berikutnya, atau seorang manajer produksi memutuskan apakah akan mematikan mesin utama di lini produksi vital untuk pemeliharaan rutin. Taruhannya jauh lebih tinggi ketika inspektur negara menemukan cacat struktural dalam infrastruktur kota yang telah lama terbengkalai atau dokter berjuang untuk menjaga kesehatan pasien lanjut usia.
IoT memberikan pengetahuan langsung yang lebih baik melalui pengukuran dan pelaporan kondisi dunia nyata tertentu. Ini adalah instrumentasi modern: Kondisi dunia nyata dapat diperiksa dan ditanggapi secara real time. Jika monitor detak jantung memperingatkan detak jantung yang berlebihan, pasien dapat memperlambat dan rileks untuk menurunkan detak jantung ke tingkat yang dapat diterima, minum obat yang sesuai, hubungi dokter mereka untuk panduan lebih lanjut atau bahkan meminta bantuan medis. Jika sistem pemantauan lalu lintas melihat cadangan di jalan raya utama, itu dapat memperbarui aplikasi perjalanan dari kondisi yang berlaku dan memungkinkan komuter untuk memilih rute alternatif dan menghindari kemacetan.
Namun kekuatan dan manfaat nyata dari IoT adalah wawasan jangka panjang yang dapat diberikannya kepada para pemimpin bisnis. Pertimbangkan sejumlah besar sensor IoT yang dapat didistribusikan ke seluruh peralatan, kendaraan, gedung, kampus, dan area kota yang memungkinkan wawasan jangka panjang yang lebih baik melalui analitik tingkat lanjut — proses komputasi back-end yang mampu mengevaluasi dan menghubungkan sejumlah besar yang tampaknya data yang tidak terkait untuk menjawab pertanyaan bisnis dan membuat prediksi yang akurat tentang keadaan di masa depan. Data yang dikumpulkan juga dapat digunakan untuk melatih model ML, mendukung pengembangan inisiatif AI yang mencapai pemahaman mendalam tentang data dan hubungannya.
Misalnya, beragam sensor yang didistribusikan dalam mesin industri dapat dianalisis untuk mendeteksi variasi dalam pengoperasian dan kondisi, yang mungkin menyarankan perlunya pemeliharaan atau bahkan memprediksi kegagalan yang akan datang. Wawasan seperti itu memungkinkan bisnis untuk memesan suku cadang, menjadwalkan pemeliharaan, atau melakukan perbaikan proaktif sambil meminimalkan gangguan pada operasi normal.
