意外的停机时间每年给行业造成数十亿美元的损失，资产老化带来的挑战加上许多经验丰富的专业人士正处于或接近退休年龄，使得公司正在寻找物联网技术的承诺来寻求答案。

飞机的制造和组装涉及操作员必须遵循的数万个步骤，过程中的一个错误可能要花费数十万美元来修复，这使得出错的空间非常小。

中钢集团（CSC）是台湾最大的综合钢铁制造商。我们的目标是提高设施维护和管理效率。首先，为了实现这一目标，我们知道我们需要了解机器状态监测 (MCM) 设备的设置成本与我们因意外故障而遭受的损失之间的权衡。我们还需要考虑我们拥有的关键设备以及维护它们的难度。有效的 MCM 可以帮助维护管理人员实时了解关键设备的状况，这是钢铁制造商的竞争优势。 1998年，我们第一台自主研发的设备在线监测诊断系统（FOMOS）安装在CSC生产线上。该系统在监测磨机振动等某些问题时表现良好，但几年后系统变得不那么可靠。我们发现硬件和软件的功能有限。我们知道我们可以构建一个更智能、连接性更强的系统，该系统可以利用处理能力、无线网络和软件连接方面的最新进展。我们意识到开发 MCM 系统相当容易，但很难解决我们面临的具体挑战。我们要解决的最大挑战是如何在不产生大量误报的情况下及早发现设备异常。由于振动是一种相对状态指标，受系统或结构动态刚度和传递率的影响很大，在实际情况中，经常会发现两台相同的设备在相似的位置和运行条件下运行几年后会出现不同的振动水平.通过使用不同的信号处理和算法，振动信号可以成为磨损、不平衡、未对准、冲击载荷和轴承故障等信息的关键指标。传统的监控和诊断系统使用相同或很少的指标和标准来监控和诊断各种机器状况，而不管机器操作的性质如何。因此，这些系统容易出现误报或漏报。更糟糕的是，由于监控设备种类繁多，操作制度复杂，并且在综合钢厂众多工艺线中的广泛应用，仅靠少数诊断专家实现我们的目标是不切实际的。因此，我们发现提高 MCM 系统有效性和效率的最佳方法是引入一些人工智能方法。

伦敦地铁每年为 17 亿乘客提供服务，其中维多利亚线占 2.13 亿人次。该线路在高峰服务期间每年运送 8910 万乘客，提供地下网络中最密集的服务。在过去的八年里，一项 10 亿英镑的投资计划升级并更换了维多利亚线的机车车辆和信号和控制系统，以提供每小时运行超过 33 列列车的服务。新的信号系统使用 385 条无缝轨道电路 (JTC) 来检测列车位置、保持安全的列车间隔并提供能够满足极其苛刻的时刻表的列车头程。轨道电路是列车检测的唯一手段，对铁路的安全可靠运行起着至关重要的作用；然而，在设计和安装过程中没有提供任何状态监测。由于资产的关键性质，故障轨道电路对服务产生重大影响，并构成维多利亚线乘客利益损失的最大原因，自推出以来已达 150 万英镑（伦敦地铁 CuPID 轨道电路故障数据库自 2012 年以来）。由六名具有铁路、软件、电气、机械、网络和工程背景的专业工程师组成的维多利亚线状态监测团队提供了解决方案。 National Instruments Silver Alliance 合作伙伴 Simplicity AI 通过提供额外的软件咨询服务来支持该项目。我们利用公司广泛的专业知识，在概念设计后的一年内将该系统交付到运营铁路上。该项目的范围包括设计、集成和安装一个智能远程状态监测系统，该系统可以对 45 公里长的深管铁路上的所有 385 个 JTC 的电压和频率进行实时分析，以预测和防止故障和随后的损失客运服务。我们利用 NI 硬件和软件的准确性、可靠性和灵活性来实施创新系统，以减少维多利亚线上的客户时间损失。该系统预计每年可减少 39,000 小时的客户损失时间——估计每年可在乘客损失方面节省 350,000 英镑。

当前状态监测需要人工测量，再加上设备老化和知识渊博的人员退休。

与大型传统电网相比，微电网拓扑具有多项优势，包括增强的弹性和更容易集成分布式可再生能源。然而，一些挑战，如保持不同供应商之间的可扩展性和互操作性以及连接协议标准是必须克服的挑战，以便从此类系统中获益。

Tecnalia 在汽车领域和嵌入动力总成 ECU 的控制器开发方面经验丰富。实施三个模型，模拟电动/混合动力汽车推进系统的不可用功能和通信电子控制单元 (ECU)。