物联网在铁路运输和维护中发挥着非常强大的作用。它的应用包括智能检票系统、机车车辆智能识别系统、铁路运输调度管理的铁路客运系统、机车及轮对维修信息管理系统、铁路货运物流信息系统等。
通过工业物联网的通信和传感器部署的最新发展使得预测性维护对于影响深远的铁路设备更加可行。基于物理的模型和机器学习系统的结合，经过精心设计和训练，可以识别设备故障，也可以做出准确的预测，预测特定设备的故障时间。
这样，工业公司不再需要通过繁杂的程序定期检查铁路运输设备或通过时间表进行维护，可以节省很多人力物力财力。相反，预测性维护系统可以在逻辑上优先进行任何必要的维护，以防止故障，从而大大节省宝贵的时间、金钱和资源。
在异常检测中，智能传感器将检测到看起来有问题的东西进行标记，下一步是对任何标记的设备执行诊断，以确定问题的根本原因。最后，预测算法可以准确估计设备何时会出现故障，相关操作人员可以根据检测结果对设备进行安全调整。
