企業(yè)在透過物聯(lián)網(wǎng)(IoT)部署取得大量資料后，還需對資料做有效運用，才能完整實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的潛力。如何從各個層面落實精實(lean)哲學，透過預測分析避免浪費，便是物聯(lián)網(wǎng)得以發(fā)揮的重要關(guān)鍵。

根據(jù)報導，精實制造試圖透過減少制造過程中的浪費，提高生產(chǎn)效率與質(zhì)量。透過預測分析，廠商將可避免各個環(huán)節(jié)中的浪費，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的最大價值。

工廠中，每分鐘的等待與停機都會造成巨大損失。為了降低損失，廠商可利用物聯(lián)網(wǎng)裝置收集資料，并將資料輸入數(shù)據(jù)模型，找出可能造成停等問題的流程，以及等待所花費的時間。接著工程師便可藉由分析結(jié)果，重新設計作業(yè)流程，將停等損失降到最低。

象是通用汽車(General Motors；GM)便將3萬臺工廠機器人都連接上物聯(lián)網(wǎng)，并透過資料分析避免了超過100起可能發(fā)生的故障事件。

從生產(chǎn)規(guī)劃到實際銷售，有許多變因都會影響到工廠供應與市場需求間的平衡。廠商可藉由POS系統(tǒng)資料的收集分析，找出季節(jié)性的銷售變化，提升策略部門對于銷售情況的掌握能力，避免生產(chǎn)過剩的情形發(fā)生。

工廠存貨同樣也會遇到過剩的問題，其代價便是儲存成本的增加。如果工廠能透過預測分析決定適當?shù)纳a(chǎn)量，就不必再存放多出的原料。物聯(lián)網(wǎng)傳感器可偵測出快用完的物料，并通知倉庫立即補充替換。

為提升運輸效率，業(yè)者可透過物聯(lián)網(wǎng)裝置計算出最佳運輸路線、判斷貨柜內(nèi)的貨物是否已達最大化，并簡化商品接收與放行的流程。

工廠內(nèi)不必要的人員移動也是一種浪費，而這是因缺乏組織與標準化流程所導致。如果能將監(jiān)視鏡頭與物聯(lián)網(wǎng)裝置結(jié)合，便能依據(jù)人員的動線做出熱區(qū)圖，并找出最擁擠的區(qū)域。工廠可設法引導這些區(qū)域的交通，降低人員等待所造成的損失。

產(chǎn)品零件若出現(xiàn)瑕疵，便會額外衍生重工的成本。物聯(lián)網(wǎng)傳感器可在生產(chǎn)流程前期偵測出錯誤，避免影響到后續(xù)步驟。預測分析則能進一步找出并排除造成錯誤的原因。

廠商都想盡量滿足客戶需求，但也有可能出現(xiàn)過猶不及的情況，導致能源與資源的浪費。例如，同樣是機器涂裝，室外農(nóng)耕機具與飛機的需求便天差地別。預測分析能確保業(yè)者在不浪費的情況下，達到客戶對于產(chǎn)品規(guī)格的要求。