讓製造商充分發掘工業網際網路的潛力，他們必須將其連線裝置的資料與人工智慧、處理和分析結合起來。傳統工廠生產商品，而智慧工廠生產商品和數字，這二者必須齊頭並進才能實現生產力和效率的提高。傳統的製造企業需要有效的途徑來啟動工業物聯網（IIoT）的應用。本文將介紹一些剛開始實施工業物聯網的方法。

現在，在工業物聯網大趨勢下，製造商和其它工業企業正在思索著，下一步如何在單一現場或整個企業範圍內的運營活動中更有效地管理和探索資料。成功的企業運營需要在正確的時間、利用正確的資訊來制定正確的決定。

越來越多的公司正在尋求推動工業物聯網發展的方法。使用機器學習、大資料和自動化技術，建立一個“系統中的系統”，可以準確的獲取、分析和傳輸資料，他們希望在整個供應鏈中獲得更高的效率、可持續性和更好的質量控制。

IIoT是效能和運營領域內的下一個重大進展，成功實施IIoT的關鍵因素包括：

智慧和安全協作；

預測分析；

資料管理和現場控制；

智慧和互連的資產和裝置。

有效的IIoT策略依賴於從多個不同的系統整合雲中的資料，例如應用更高級別的分析和利用通常遠離工廠現場的專家。預測性分析解決方案可以將工作過程從人工和被動轉化為自動和主動，從而有助於避免計劃外停機，改善效能和安全性。它們使企業能夠更密切地關注工廠、偏遠地區、分包商和供應商設施中正在發生的一切，以及世界上任何地方的貨物。

工業物聯網(IIoT)裝置的資料產生重大影響的另一個關鍵領域是機器維護。工業裝置往往按照固定的時間表(即每月或每年)進行維修，無論其執行狀況如何。透過分析機器產生的效能統計資訊，可以根據需要而不是時間進行預防性維護，從而減少勞動力浪費，並降低意外故障的風險。

超過210位付費研習社社友遍佈上海、北京、深圳蘇州、杭州、武漢、蕪湖等工業重鎮，初步構建起覆蓋工業網際網路平臺、工業軟體、底層資料採集、工業資料分析、系統整合商、大學及產業資金在內的全國價值網路。

工業物聯網是以工業網際網路為基礎，在自動化辦公OA系統、ERP和MES等管理系統的基礎上，透過訊號感測、資料採集等方法，實現工業資料的M2M，從而達到工業現場物物相連的目的，例如把產線生產和質檢資料與計劃、倉儲等實時打通。工業物聯網將有巨大的發展前景。