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

根據報導，精實制造試圖透過減少制造過程中的浪費，提高生產效率與質量。透過預測分析，廠商將可避免各個環節中的浪費，實現物聯網的最大價值。

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，廠商可利用物聯網裝置收集資料，并將資料輸入數據模型，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果，重新設計作業流程，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網，并透過資料分析避免了超過100起可能發生的故障事件。

從生產規劃到實際銷售，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系統資料的收集分析，找出季節性的銷售變化，提升策略部門對于銷售情況的掌握能力，避免生產過剩的情形發生。

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的生產量，就不必再存放多出的原料。物聯網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，業者可透過物聯網裝置計算出最佳運輸路線、判斷貨柜內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。如果能將監視鏡頭與物聯網裝置結合，便能依據人員的動線做出熱區圖，并找出最擁擠的區域。工廠可設法引導這些區域的交通，降低人員等待所造成的損失。

產品零件若出現瑕疵，便會額外衍生重工的成本。物聯網傳感器可在生產流程前期偵測出錯誤，避免影響到后續步驟。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，室外農耕機具與飛機的需求便天差地別。預測分析能確保業者在不浪費的情況下，達到客戶對于產品規格的要求。