多年来，美国铁路业一直被事故和延误所困扰，尽管它拥有世界上较先进的铁路基础设施。比如，美国主要铁路服务公司美铁在2016年每五列火车中就至少有一列晚点。

德国西门子利用工业物联网来改变行业现状。该公司利用安装在美国铁路公司机车上的900多个传感器来帮助预测故障，终减少延误并降低维护成本。

西门子在铁路业的工作代表着越来越多的传统公司使用物联网来改善运营。

工业物联网（IIOT），通常指机器、设备、基础设施和其他能够自主通信的“物”的网络，以及在系统中可以实现实时决策。

这是一个巨大的市场。波士顿咨询集团的一份报告预测，到2020年，物联网相关支出将超过3000亿美元，其中一半来自运输、制造和公用事业行业。一些专家甚至估计，到2025年，工业物联网（IIoT）将产生超过11万亿美元的经济影响。

随着工业物联网（IIoT）产生巨大的经济价值，这种技术趋势将在未来十年内推动各种创新。

在工业环境中，物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大领域之一。

以卡特彼勒为例，这家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，从而获得高达180亿美元的经济收入。

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（或“东西”）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。

德国采埃孚（ZF）集团是推出这些先进传感器技术的全球品牌商之一。该公司通过分析驾驶员的行为，再结合地形数据，有效地减少了与变速器相关的维修和燃油消耗，从而帮助卡车运输公司节省数百万美元的维修和燃油费用。

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，终使企业能够为终用户提高整体价值。

除了改进数据分析，智能连网机器还能够改变消费者与产品的互动方式。

例如，早在2014年，宝马和SAP就启动了一个试点项目，将全球的BMW汽车连接起来，从而将物联网的整个概念提升到新的水平。汽车路过宝马认证的店铺时，会收到优惠和促销信息，或获得空闲停车位的手资料。

毫无疑问，公司、人士、学习机构以及受影响行业的所有参与者都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友好的通信和营销策略，再到对现有安全和网络设计进行可扩展性测试，受影响行业的公司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。