自国家大力推广工业机器人以来，我国工业机器人市场发展迅速，目前约占全球市场份额三分之一，可以说是全球第一大工业机器人应用市场。许多生产领域的使用实践证明了工业机器人的价值，它在提高生产自动化水平，提高劳动生产率和产品质量以及经济效益，改善工人劳动条件等方面，有着显著的作用。但目前的工业机器人生产线，还远远称不上完美无缺。
在目前进行自动化升级的企业、工厂中，其生产制造流水线上，一般都有着大量的工业机器人。如果其中的一个机器人出现了故障，并且必须依靠工作人员去检测，那么在发现时可能已经造成大量的不合格品，从而给用户带来不小的损失。如果有办法能够在造成损失前便发现故障、解决问题，那么便可以有效做出预防，减少用户的损失。
随着近年来物联网应用与大数据应用的进一步发展，这项问题终于迎来了解决方案。
数字化的趋势带来了“智能工厂”的概念，很多工业机器人开始配备相应的传感器用以检测环境与机体的数据与状况，并可将收集的数据传输到智能维护管理系统，为管理人员提供实时数据与检测到的问题，这类工业物联网云服务平台将在智能制造中设备维护起着至关重要的作用。
作用一：快速发现故障与预测可能出现的问题
云服务平台一般可以实时监控设备运行数据，自动检测出现故障，支持基于地理位置的故障报修，还可以申请专家进行远程协助和故障诊断，也能够根据实际需要自动推送升级包、远程注册等等。
用户可以对机器人的数据进行比较和分析，应用云服务平台中的预测维护策略，管理维护文档，并改善内部团队的沟通。通过收集，结合和比较相关的每一条与维修部门相关的信息，在机器出故障并导致停机之前预测到可能会出现的问题。
作用二：降低维护成本
预测分析的主要承诺是仅在需要的时候触发维护干预，从而实现基于时间的预防性维护，节省大量成本。预测分析识别设备数据中的模式，从而预测可能的故障，然后提高可靠性和节省成本。同时，云服务平台中的各种IIoT技术解决方案遵循指定的机器参数，如振动、温度、油水平等等，并收集这些数据。设备发送这些信息到管理维护系统中，用户可以根据信息安排维护任务，分析数据和配置预见性维护协议。
通过了解设备每一部分的确切需要，也可以更好的预期备件和人力资源，可以只有当计划排定时执行维护任务。适当的采用预见性维护（PdM）会增加操作的稳定性和减少停机时间。
作用三：收集数据，助力企业走向大数据和工业物联网
对于许多公司来说，走向大数据和工业物联网的第一步是采用管理维护系统进行收集、存储和分析数据。维护团队应该被授权随时访问这个数据并立即反应，并能够检查计划和执行任务。
目前，物联网和大数据已在提高设备可靠性方面展现出了重大作用，能够有效的减少维护成本。同时，下一代计算机化维护管理系统正在把IIoT的大数据变成有用的分析，并迫使制造商接受新的趋势。
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