远程信息处理是一个广泛的领域，涵盖的技术和子类别比人们通常意识到的要多得多。虽然最知名的子集是交通运输行业，例如GPS导航和基于使用的保险，但这远不是其唯一的应用。其最震惊的用例之一是机器人技术。

在最基本的意义上，远程信息处理结合了电信技术和信息学，即计算系统和数据的科学。随着物联网(IoT)的发展，该领域已成为人们关注的焦点。广泛的商业活动，从车队管理到制造，现在都依赖于远程信息处理。工业4.0将远程信息处理和自动化结合在一起。下面是对这两项创新的交叉点的仔细研究。

机器学习导航

也许远程通信技术和机器人技术合作的最著名的例子是先进的导航系统。机器学习算法可能不是人们听到“机器人学”时所想的，但它们是一种软件机器人。如今，一些物流公司使用机器学习来处理远程信息处理数据并更有效地导航。

基于人工智能的导航最著名的例子是UPS的道路综合优化和导航(ORION)。ORION分析道路状况、天气和交通状况，以确定对驾驶员而言最有效的路线。UPS表示，该系统使每位司机的行程减少了8英里，从而节省了大量时间和燃料。

为了实现这些节省，像ORION这样的系统需要远程信息处理和机器人技术。远程信息处理技术收集和发送数据，软件机器人随后处理这些数据以产生可操作的见解。

实时远程监控

正如远程信息处理本身不仅仅涵盖运输一样，远程信息处理和机器人技术的交叉点也是如此。随着工业4.0的发展，越来越多的制造商将物联网连接集成到其设施的机器人系统中。这一趋势使用远程信息处理技术使工厂机器人的实时数据可远程访问。

机器人技术的一个主要好处是效率更高，但是停止生产来检查机器人会阻碍生产力。答案是使用远程信息技术将操作数据发送到云或远程设备。制造商可以在不检查机器人本身的情况下查看机器人的状况和操作效率。通过对实时操作数据的远程访问，制造商可以看到他们的机器人是否以及如何改进。然后，他们可以在重组工作流程或投资未来自动化系统方面做出更明智的决定。

预测性维护

这种远程数据监控最有价值的应用之一是预测性维护。传统的维护依赖于准确的记录，由于日常工作的压力，工人们常常忽视这一点。预测性维护提供了一种解决方案，它使用传感器来确定什么时候需要注意，并远程提醒工人。

糟糕的维护策略会使工厂的生产能力降低5%-20%，主要原因是停机。预测性维护通过在问题导致故障之前预测问题，让工人以最小的中断修复问题来防止这种情况。同样，该策略确保每台机器或车辆只接受其需要的维护，防止不必要的维修，这也会导致停机。

由于机器人是大量投资，许多工厂使用预测性维护来保持系统处于最佳状态。与机器人技术本身一样，这些维护策略的前期成本很高，但随着时间的推移会带来可观的节省。

远程操作

远程信息处理和机器人交叉领域的一个更新但不断增长的领域是远程操作机器人。远程工作在过去几年有所增长，但有些工作，例如工厂或医院的工作，不利于远程工作。远程操作使医生和机器操作员等工人能够远距离执行精细的工作。

远程控制的机器人让世界领先的专家将他们的技能传授给世界各地的人们。例如，2019年，中国医生在距离患1900英里的地方进行了手术，由于5G连接等改进，远程信息处理网络现在可以支持像这样的精细远程操作，只有几毫秒的延迟。

同样，工厂工人可以使用远程信息处理在家中控制机器人。这使这些员工在过去没有的领域具有灵活性。如果工厂出于健康考虑需要减少现场接待能力，他们现在可以在不牺牲生产力的情况下这样做。