遠程信息處理是一個廣泛的領域，涵蓋的技術和子類別比人們通常意識到的要多得多。雖然最知名的子集是交通運輸行業，例如GPS導航和基于使用的保險，但這遠不是其唯一的應用。其最震驚的用例之一是機器人技術。

在最基本的意義上，遠程信息處理結合了電信技術和信息學，即計算系統和數據的科學。隨著物聯網(IoT)的發展，該領域已成為人們關注的焦點。廣泛的商業活動，從車隊管理到制造，現在都依賴于遠程信息處理。工業4.0將遠程信息處理和自動化結合在一起。下面是對這兩項創新的交叉點的仔細研究。

機器學習導航

也許遠程通信技術和機器人技術合作的最著名的例子是先進的導航系統。機器學習算法可能不是人們聽到“機器人學”時所想的，但它們是一種軟件機器人。如今，一些物流公司使用機器學習來處理遠程信息處理數據并更有效地導航。

基于人工智能的導航最著名的例子是UPS的道路綜合優化和導航(ORION)。ORION分析道路狀況、天氣和交通狀況，以確定對駕駛員而言最有效的路線。UPS表示，該系統使每位司機的行程減少了8英里，從而節省了大量時間和燃料。

為了實現這些節省，像ORION這樣的系統需要遠程信息處理和機器人技術。遠程信息處理技術收集和發送數據，軟件機器人隨后處理這些數據以產生可操作的見解。

實時遠程監控

正如遠程信息處理本身不僅僅涵蓋運輸一樣，遠程信息處理和機器人技術的交叉點也是如此。隨著工業4.0的發展，越來越多的制造商將物聯網連接集成到其設施的機器人系統中。這一趨勢使用遠程信息處理技術使工廠機器人的實時數據可遠程訪問。

機器人技術的一個主要好處是效率更高，但是停止生產來檢查機器人會阻礙生產力。答案是使用遠程信息技術將操作數據發送到云或遠程設備。制造商可以在不檢查機器人本身的情況下查看機器人的狀況和操作效率。通過對實時操作數據的遠程訪問，制造商可以看到他們的機器人是否以及如何改進。然后，他們可以在重組工作流程或投資未來自動化系統方面做出更明智的決定。

預測性維護

這種遠程數據監控最有價值的應用之一是預測性維護。傳統的維護依賴于準確的記錄，由于日常工作的壓力，工人們常常忽視這一點。預測性維護提供了一種解決方案，它使用傳感器來確定什么時候需要注意，并遠程提醒工人。

糟糕的維護策略會使工廠的生產能力降低5%-20%，主要原因是停機。預測性維護通過在問題導致故障之前預測問題，讓工人以最小的中斷修復問題來防止這種情況。同樣，該策略確保每臺機器或車輛只接受其需要的維護，防止不必要的維修，這也會導致停機。

由于機器人是大量投資，許多工廠使用預測性維護來保持系統處于最佳狀態。與機器人技術本身一樣，這些維護策略的前期成本很高，但隨著時間的推移會帶來可觀的節省。

遠程操作

遠程信息處理和機器人交叉領域的一個更新但不斷增長的領域是遠程操作機器人。遠程工作在過去幾年有所增長，但有些工作，例如工廠或醫院的工作，不利于遠程工作。遠程操作使醫生和機器操作員等工人能夠遠距離執行精細的工作。

遠程控制的機器人讓世界領先的專家將他們的技能傳授給世界各地的人們。例如，2019年，中國醫生在距離患1900英里的地方進行了手術，由于5G連接等改進，遠程信息處理網絡現在可以支持像這樣的精細遠程操作，只有幾毫秒的延遲。

同樣，工廠工人可以使用遠程信息處理在家中控制機器人。這使這些員工在過去沒有的領域具有靈活性。如果工廠出于健康考慮需要減少現場接待能力，他們現在可以在不犧牲生產力的情況下這樣做。