工业物联网的巨大潜力
近年来，硬件、连接性、大数据分析和机器学习方面的融合在一起，为行业带来了巨大的机会。硬件意味着传感器成本更低，功能更强大，并且电池寿命更长。连接性意味着将数据从这些传感器发送到云的成本更低，更容易。大数据分析和机器学习意味着，一旦收集了传感器数据，就有可能获得对制造过程的强大洞察力。这些可以使生产率大幅提高，并大幅降低成本。
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工业物联网的巨大潜力
近年来，硬件、连接性、大数据分析和机器学习方面的融合在一起，为行业带来了巨大的机会。硬件意味着传感器成本更低，功能更强大，并且电池寿命更长。连接性意味着将数据从这些传感器发送到云的成本更低，更容易。大数据分析和机器学习意味着，一旦收集了传感器数据，就有可能获得对制造过程的强大洞察力。这些可以使生产率大幅提高，并大幅降低成本。
体现工业物联网潜力的一个例子是预测性维护。在制造过程中损坏的机器可能意味着数百万美元的生产力损失，工厂只能停止生产来解决该问题。
过去的解决方案是定期安排维护，但这存在一些问题。如果机器在维护前出现故障怎么办？如上所述，这将导致生产率的巨大损失。
预测性维护意味着使用更多的传感器来收集机器上的数据，然后使用数据分析和机器学习来确定机器何时需要维护。维修得太晚会导致机器损坏，太早维修会导致资源分配错误。
预测性维护只是一个示例，这已经在现实中应用。随着工业物联网的采用和发展加速，变化将是深刻的。我们可以实现一种自治经济，在这种经济中，供应完全可以满足需求，从而完全优化生产过程并实现零浪费。
工业物联网落地更快
在许多方面，工业物联网都先于物联网，并且落地速度更快。采用工业物联网技术的动机要大得多，两者关注的领域截然不同。
工业物联网连接航空航天、保健和能源等高风险行业的关键机器和传感器。在这些系统中，故障通常会导致生命危险或其他重大风险。
物联网系统往往是消费者级别的设备，例如可穿戴健身工具、智能家居温度计和自动宠物喂食器。它们既重要又方便，但是若遇故障不会立即造成紧急情况。
与物联网相比，工业物联网具有更明显的短期优势。制造公司可以降低成本并提高生产率，这意味着采用工业物联网解决方案的投资回报率（ROI）更高。
工业物联网
工业物联网背后的逻辑是日趋成熟的传感器技术、信息技术，这使得工业应用能够向智能化转变。而感知控制和互联互通实现之后，数据将进一步被挖掘，工业制造领域的覆盖面将进一步拓展，塑造功能和形式更多样的，提供个性化服务的生态，激发产业。从产业的角度来看，传感器、工业控制、平台相关企业将直接受益。
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