物聯(lián)網(wǎng)和增強現(xiàn)實的結合不僅可以讓組織通過傳感器網(wǎng)絡收集數(shù)據(jù)并產(chǎn)生可操作的見解，還可以在適當?shù)臅r間將這些見解傳遞給適當?shù)娜?，從而產(chǎn)生最大的影響。

物聯(lián)網(wǎng)利用其智能對象、傳感器和處理器網(wǎng)絡，不斷收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)并觸發(fā)相關實體的適當響應，以使流程自動做出響應。這些實體可以是能夠在流程中進行更改的端點致動器，也可以是被通知采取適當行動的人員。（來源：iothome.com）這方面的一個例子是基于物聯(lián)網(wǎng)的庫存管理系統(tǒng)，它使用傳感器和掃描儀來監(jiān)控生產(chǎn)設施中材料的消耗和存儲。當庫存接近耗盡時，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以向供應商下訂單進行補充，或者通知相關人員進行補充。

企業(yè)采用增強現(xiàn)實（AR）是為了讓員工能夠以一種不引人注目、不需要動手的方式訪問重要信息。一個例子是在物流中使用AR智能眼鏡，以幫助分揀員工高效地查找和識別包裹，而無需閱讀標簽或使用手持掃描儀。

物聯(lián)網(wǎng)和增強現(xiàn)實的結合可以通過在適當?shù)臅r間向適當?shù)娜颂峁┧a(chǎn)生的洞察力，來增強物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的響應能力。洞察力的交付將確保系統(tǒng)的響應速度變快，并確保組織保持足夠的敏捷性來響應外部變化。

大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)支持的預測性維護的采用速度已經(jīng)在加快，尤其是在制造業(yè)。制造商使用物聯(lián)網(wǎng)持續(xù)監(jiān)控設備健康和性能，并使用傳感器識別故障的早期跡象。以歷史數(shù)據(jù)為參考，這些系統(tǒng)可以識別機器潛在故障的趨勢，并通知維護人員采取補救措施。（來源：物聯(lián)之家網(wǎng)）及時采取措施可以最大限度地減少制造工廠的計劃外停機時間（UDT），以及最大限度地提高資產(chǎn)利用率。將AR引入此流程可以使其更加簡化和高效。配備AR智能眼鏡的維修人員可以通過眼鏡直接目視檢查機器并獲取性能數(shù)據(jù)。他們甚至可以通過遠程協(xié)助應用程序執(zhí)行復雜的維護和維修，以進一步減少停機時間。

政府可以通過使用物聯(lián)網(wǎng)和增強現(xiàn)實來加強其內(nèi)部安全和執(zhí)法機構。在城市中安裝物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)可以幫助執(zhí)法機構監(jiān)控公共區(qū)域并識別公共安全的潛在威脅。使用AR智能眼鏡來裝備巡邏人員，可以確保他們獲得實時情報，從而有效應對緊急情況。AR眼鏡可以指導緊急響應人員了解事故現(xiàn)場，也可以幫助他們找到嫌疑人。結合機器學習和面部識別技術，警察可以通過AR眼鏡上的攝像頭來識別嫌疑人。