隨著智能手表、VR頭戴式耳機、AR眼鏡、醫療貼片等的發展，技術對于消費者市場正變得越來越方便和易于使用。實際上，到2023年，可穿戴行業預計將達到540億美元。據說，這一巨大增長歸功于智能手表在蜂窩連接、健康監測、非接觸支付技術等方面的發展。

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企業(尤其是供應鏈)也有很大機會來利用可穿戴趨勢。供應鏈物聯網設備已經成為主流——極大地協助了車間和后端運營。物聯網的集成允許對所有流程進行重大優化，進而使整體運營更具時間和成本效益。

進一步說明，到2023年，工業物聯網市場預計將達到7500億美元。而可穿戴設備提供了一個將這些效率提升到更高水平的機會，尤其是在工業物聯網已經占據主導地位的情況下，下一個合乎邏輯的步驟就是盡可能整合可穿戴的便利性。

有哪些用例?

潛在的用例似乎是無限的。通過將所述可穿戴設備連接到車間機器上，車間維護專家將能夠通過推送通知接收實時數據和警報。預先存在的企業物聯網設備應用可以針對可穿戴應用進行優化——允許庫存管理、售后服務、車間維護計劃等，并且可以通過手腕方便地進行控制。不幸的是，研究發現，制造商不愿意接受數字化轉型所帶來的風險，并且全面改革工業物聯網以支持可穿戴設備并非易事。這些制造商將需要學會承擔風險，并在技術上進行大量投資才能真正受益。

現場服務技術人員也可以從可穿戴設備中受益。如今，這些技術人員依靠笨拙的平板電腦來安排行程、出差、進行日常維修。可穿戴設備為現場服務工作增加了一層便利——允許與客戶更快地進行溝通，靈活的現場移動性以及即時的客戶反饋。

這些只是可穿戴設備改變企業的幾種方式。零售人員可以利用可穿戴設備提供更快、更方便的客戶服務，進而轉化為更多的店內銷售。醫療保健提供商可以利用可穿戴設備立即訪問重要的患者數據，并接收需要馬上救助的患者的推送通知。

但是，除了可穿戴設備的功能外，還有更多好處。

最大限度地利用可穿戴數據

與今天的物聯網設備類似，這些可穿戴設備為用戶提供了訪問各種數據的能力。從可穿戴設備收集的數據可以影響業務決策，并進一步優化功能和流程。

例如，車間的可穿戴設備可以為專業人員提供所需的信息，以了解機器零件如何以及何時需要預測性維護或維修。同樣的可穿戴設備也能了解每天需要哪些產品或零件。如果制造商提供定制產品或解決方案，則可穿戴設備可以為企業提供實時數據，以了解其客戶重視哪些定制偏好，然后，這些企業可以利用這些信息來開發新的產品和服務，以滿足客戶偏好。

在另一個例子中，從現場服務設備收集的數據可以告知企業其產品和服務最常出現哪些問題。然后，可以利用這些數據來調整終端設備的功能和特性，以更好地滿足消費者的需求，并最大程度地減少過度維護和修理。

尤其是當與AI和ML等技術相結合時，企業將能夠找到充分利用可穿戴設備收集的每個數據的方法。

可穿戴設備顯然在消費者中很受歡迎，主要是因為它們無與倫比的便利性。這種便利性很快也會在企業中得到充分實現。員工將受益于可穿戴設備帶來的移動性和互操作性，而企業將受益于他們不久將可以訪問的大量數據。