德國西門子利用工業物聯網來改變行業現狀。該公司利用安裝在美國鐵路公司機車上的900多個傳感器來幫助預測故障，最終減少延誤并降低維護成本。
西門子在鐵路業的工作代表著越來越多的傳統公司使用物聯網來改善運營。
工業物聯網(IIOT)，通常指機器、設備、基礎設施和其他能夠自主通信的“物”的網絡，以及在高級系統中可以實現實時決策。
這是一個巨大的市場。波士頓咨詢集團的一份報告預測，到2020年，物聯網相關支出將超過3000億美元，其中一半來自運輸、制造和公用事業行業。一些專家甚至估計，到2025年，工業物聯網(IIoT)將產生超過11萬億美元的經濟影響。
隨著工業物聯網(IIoT)產生巨大的經濟價值，這種技術趨勢將在未來十年內推動各種創新。
1. 工業分析和預測性維護
在工業環境中，物聯網可以在一個大的地理區域內連接多個設備和整個系統，其中每個設備都可以充當數據的收集點。在這些點收集的大量數據可以實時聚合，并用于在問題出現之前識別問題。
而且，由于許多行業天生都是被動的，只有在問題出現時才能進行解決，因此，預測性維護是可以從工業物聯網中受益的最大領域之一。
以卡特彼勒為例，這家重型機械制造商開始使用來自其連網機器、設備、引擎和其他設備的數據并進行分析，使經銷商能夠預測問題并及時安排維護，從而獲得高達180億美元的經濟收入。
2. 利用傳感器提高工業效率
傳感器驅動的計算是近年來發展起來的另一個巨大的IIoT領域。它主要包括使用傳感器來監測外部條件，如溫度和壓力，并將其轉換成可測量的洞察力。隨著傳感器尺寸和成本的急劇下降，我們將會在IIoT領域看到新的、先進的數據收集方法，從而推動制造業和相關行業的下一波創新浪潮。
此外，先進算法和節能傳感器(或“東西”)將有助于推動產品創新，高壓測試和燃油效率測試等危險且技術性很強的工業程序將從傳感器驅動的計算中受益匪淺。
德國采埃孚(ZF)集團是推出這些先進傳感器技術的全球品牌商之一。該公司通過分析駕駛員的行為，再結合地形數據，有效地減少了與變速器相關的維修和燃油消耗，從而幫助卡車運輸公司節省數百萬美元的維修和燃油費用。
3. 智能工廠和機器
工業分析和下一代傳感器是工業物聯網(IIoT)趨勢之一，有助于迎接下一代智能工廠或“工業4.0”。
IIoT為實時數據分析提供了必要的基礎設施，這是關鍵工廠應用和流程(如員工安全和質量控制)的重要元素。實時決策還意味著更高的響應能力和效率，最終使企業能夠為最終用戶提高整體價值。
除了改進數據分析，智能連網機器還能夠改變消費者與產品的互動方式。
例如，早在2014年，寶馬和SAP就啟動了一個試點項目，將全球的BMW汽車連接起來，從而將物聯網的整個概念提升到新的水平。汽車路過寶馬認證的店鋪時，會收到優惠和促銷信息，或獲得空閑停車位的第一手資料。
總結
毫無疑問，公司、專業人士、學習機構以及受影響行業的所有參與者都必須為連網設備不可避免的未來做好準備。
從改進網絡基礎設施，到采用IIoT友好的通信和營銷策略，再到對現有安全和網絡設計進行可擴展性測試，受影響行業的公司必須調整其當前所有內容以集成工業物聯網，因為所有這些都是IIoT成功集成的重要因素。
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