在智能制造变革中越来越多的制造型企业使用工业物联网来改善运营，落实智能工厂规划中的信息化升级内容，通过机器、设备、基础设施和其他能够自主通信的“物”的网络，以及在高级系统中可以实现实时决策，这种技术趋势将推动各种创新。
在工业环境中，工业联网可以在一个大的地理区域内连接多个设备和整个系统，其中每个设备都可以充当数据的收集点。在这些点收集的大量数据可以实时聚合，并用于在问题出现之前识别问题。
而且，由于许多行业天生都是被动的，只有在问题出现时才能进行解决，因此，预测性维护是可以从工业物联网中受益的最大领域之一。因此对于设备密集型制造型企业来说，通过采用工业物联网应用到工业分析和预测性维护，能够大大提升设备运作效率。
比如某重型机械制造商开始使用来自其连网机器、设备、引擎和其他设备的数据并进行分析，使经销商能够预测问题并及时安排维护，同时能够减少不必要的人员和备件库存的资金浪费，从而获得丰厚的经济收入。
传感器驱动的计算是近年来发展起来的另一个巨大的IIoT领域。它主要包括使用传感器来监测外部条件，如温度和压力，并将其转换成可测量的洞察力。随着传感器尺寸和成本的急剧下降，我们将会在IIoT领域看到新的、先进的数据收集方法，从而推动制造业和相关行业的下一波创新浪潮。
此外，先进算法和节能传感器将有助于推动产品创新，高压测试和燃油效率测试等危险且技术性很强的工业程序将从传感器驱动的计算中受益匪浅。例如对于高耗能企业来说，能够利用传感器提高工业效率，通过对能耗的精准管控，在使用最少的资源生产合适数量的产品。
工业分析和下一代传感器是工业物联网(IIoT)趋势之一，有助于迎接下一代智能工厂或“工业4.0”。IIoT为实时数据分析提供了必要的基础设施，这是关键工厂应用和流程(如员工安全和质量控制)的重要元素。实时决策还意味着更高的响应能力和效率，最终使企业能够为最终用户提高整体价值。
毫无疑问，制造型企业必须为连网设备不可避免的未来做好准备。从改进网络基础设施，到采用IIoT友好的通信和经营生产策略，再到对现有安全和网络设计进行可扩展性测试，必须调整其当前所有内容以集成工业物联网，因为所有这些都是IIoT成功集成的重要因素。
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