使用物聯網管理基礎設施，通過傳感器了解資產的狀況，故障預測和相應的預防措施是高效、可靠的基礎設施管理策略。這與傳統的靜態決策規則(定期的維護和投資)模式相反，可以避免致命的安全事故。

基于知識的基礎設施管理需要頻繁收集數據，包括基礎設施本身的數據，以及設施相關工具、設備的數據，還包括周邊環境的數據。事實上，必須將基礎設施的狀況以及隨時間變化的負載、容量以及隨時間變化的數據比較，以及外部條件如溫度、濕度、地形條件的變化都可能影響故障風險和基礎設施老化速度。

分析故障事件或性能損失，通過在事件發生前查看相應的數據，可以建立統計決策支持模型。通過模型可以很精確地判斷何時進行維護，何時需要更換基礎結構組件，從而防止發生嚴重事件發生。通過這種方式，可以最大限度地降低的運營風險。

由于許多新技術的發展應用，如工業物聯網(IoT)設備的開發、云計算、人工智能和機器學習，使用物聯網設備的監控基礎設施已經成為收集和傳遞數據的一種非常經濟高效的方法。它還為管理基礎設施業務建立決策支持模型。

生命周期管理

當資產進入生命周期的后期階段時，物聯網支持的基礎設施管理尤其有價值。生命周期的延長可避免不必要的投資，這是物聯網基礎設施管理及其提供的資產監控的第一個關鍵業務價值驅動因素。

二戰后建立的電力、天然氣、水、地區供暖、電信、道路和橋梁、鐵路等基礎設施很大部分已經重新建設，以支持人口增長、城市增長和經濟活動，并向最終用戶提供新技術。但仍有很多基礎設施正在老化。這些基礎設施何時更換?

大部分基礎設施的技術壽命可能在30到100年之間變化。通常，預期的技術壽命更多的是一種猜測，或者來自會計折舊規則，而不是基于經驗數據。

經驗數據很難獲得，首先是因為時間線很長。在知道一個在建造時可以使用60年的管道是否真的可以使用60年之前，必須等待60年。60年后，這些信息將毫無價值，因為技術革新將使這種類型的基礎設施已經過時。

另外標記的60年，對于不同的管道也不會完全一致。因此，60年可能是“最低保證使用的年限”，也可能是平均值。當它是一個平均值時，實際值可能在40到80+年之間。這個時候如何管理年限?

如果故障風險極高，例如在核設施，更換所有達到“保存最低”壽命的基礎設施是安全保證。但是對于大多數日常基礎設施，這一政策將導致大量的過早投資，并大大提高其用戶的基礎設施成本。

因此，能夠執行一項“節約和智能”延長基礎設施使用壽命的政策具有很大的社會和商業價值。物聯網監控與專用分析提供了這一價值。

物聯網的價值可以通過計算從資產中獲得的額外時間的重置價值來衡量。這個額外的時間是通過比較基礎設施無人看管(運行到故障)時的退化率，與應用最大限度的保護、監督和預防性維護的情況相比較來計算的。

物聯網將提供全天候監控，而不是定期檢查各種質量。持續的監視將有助于人工優先安排工作，并防止問題升級到只能更換的地步。

享受資產，避免失敗

資產管理人的意圖是盡可能長時間地使用基礎設施，并將更頻繁的維修和部分更換的成本與全面大修的成本相平衡時，能夠預測新出現的故障就變得非常重要。

失敗是要不惜一切代價避免的，它會給社會和經濟造成損害，也因為它們損害了監管合規性，損害了企業形象。

能夠看到問題的早期跡象是需要構建的重要功能。還要求建立一種“響應”能力，在需要時能夠迅速作出反應，并擁有經驗豐富的人員和足夠的設備和物資來采取相應行動。

對基礎設施進行永久性監控，能夠自動分析數據(由于沒有足夠的數據科學家來查看數據，因此忽略可用數據的頻率有多高?)，尋找弱點跡象的算法，并擁有生成可操作警報的報告系統，而不會對發生的每一個異常情況做出“過度反應”，這是監控解決方案提供商提供的。

除了對社會造成的巨大成本外，基礎設施故障會導致比常規維護更高的維修成本，在服務中斷時可能會造成收入損失(如收費橋)，可能會對客戶或故障受害者造成廣泛的損害賠償，并將為調查、向監管機構報告、法律咨詢和監管甚至刑事指控和處罰帶來巨大的監管成本。

基于這些成本考慮，避免故障和了解故障的影響是物聯網基礎設施監控的第二個關鍵業務驅動力。

避免無效的檢查

第三個關鍵業務驅動因素是減少現場工程師對基礎設施的目視檢查。

現場檢查不會完全取消。他們仍然有必要評估基礎設施運行的更廣泛的環境，并且隨著時間的推移可能會發生變化。它們還需要排除“誤報”，即系統產生的警報，但在現場檢查時證明是錯誤的。從而對預測模型進行了驗證和改進。

現場檢查是必須進行的，以跟蹤現場的正確警報，并設計和規劃后續行動。但是大量的定期檢查將被物聯網監控所取代，使得技術人員可以將時間花在更有價值的任務上。