如何定义工业物联网 （IIoT） 平台？
工业物联网平台 是一种工业物联网软件，它使组织能够安全地管理工业物联网生态系统中所有连接的人、系统和对象。
在界定工业物联网平台时，我们应该认识到，物联网已经创造了一个新的整合水平。随着成千上万的工业物联网设备接入网络，企业需要管理比以往更多的端点。然而，这不是一个简单的设备问题，工业物联网实际上是一个由人、系统和对象组成的数字生态系统。这就需要一个工业物联网平台来安全有效地管理生态系统的每一个元素。
工业物联网平台有哪些不同类型？
虽然工业物联网平台研发的初衷是对工业物联网的设备和数据进行管理和控制，但为了适应不同的用例，已经开发了许多不同类型的平台。事实上，工业物联网平台很难分类，反而工业物联网平台供应商正在改进其平台产品，以满足客户需求和特定的业务需求。
工业物联网平台将提供不同的功能组合，包括工业物联网的端点管理和连接、物联网数据的采集、接收和处理、数据的可视化和分析，以及将物联网数据集成到业务流程和工作流中。在比较不同类型的平台时，应根据组织的业务需求和特定的IT基础设施，并将其与工业物联网的解决方案相匹配。
工业物联网平台应该具备哪些特点？
因此，最好的工业物联网平台因组织而异，单个平台功能集无法为每个用例提供足够的解决方案。但是，任何一个工业物联网平台都应该具备以下特点：
安全
安全性是工业物联网平台的核心，它不仅可以保护所有物联网端点免受外部网络攻击，还可以处理来自组织内部的潜在恶意活动。
连接性
每一个工业物联网设备都必须快速、安全地进行配置，并对其生命周期的所有阶段进行管理，包括在设备配置、注册、激活、挂起、未挂起、删除和按需重置时对其进行跟踪和授权。
集成
集成是工业物联网面临的最大挑战之一。工业物联网平台允许物联网设备与不同的企业应用、云服务、移动应用和传统系统无缝、安全地连接和共享信息。
识别
工业物联网平台可以支持最广泛的物联网设备。无论在工业物联网架构中的任何地方，都能自动感知物联网设备的存在，建立安全连接，并能快速建立设备凭据，或在需要时自动分配。
分析
物联网设备大大增加了组织中的数据量。分析工业物联网应该是工业物联网平台最强大的功能之一。它可以对工业物联网数据进行适当的可视化和分析，为改进数据驱动的决策提供实际的见解。
管理多个工业物联网传感器很简单，但如今，企业拥有数十万台工业物联网设备来执行遍及组织内部的众多任务。工业物联网设备有多种形状和尺寸，没有通用的工业物联网标准或连接方式。管理一个工业物联网网络意味着能够监控一系列异构的工业物联网设备。
如今，工业物联网（IIoT）平台为工业物联网在几乎所有行业的快速发展提供了解决方案。工业物联网平台能够将设备和企业应用软件完美融合，使数据在互联的人、系统和对象之间无缝、安全地流动。
在2018年底，曾经构思了系列文章从自动化理论看工业互联网，原计划写三部分内容：介绍自动化理论在日常生活中的应用（以第五项修炼介绍）、自动化理论在供应链管理中的应用、自动化理论在物联网中的应用。
但于2019年初加入SAP后，一直忙于学习SAP丰富的知识，这系列的文章就中断了，但一直还是想写一写我是如何利用自动化理论学物联网的。
自动化理论中，最重要的就是闭环控制，大部分内容讨论的是通过闭环控制，实现自动控制系统的稳定性。看一下闭环控制原理：
在这个图中，被控对象是控制目标。而控制器、执行器和传感器都是为了实现被控对象能够达到控制目标。因而自动化原理中最核心的是 控制器 、 执行器 和 传感器 。
在拿一张物联网的架构图，我学习物联网的时候，最早用的是IBM的一张原理图：
这张图中，物联网的架构中，包括感知与识别， 控制与管理，模型与分析。
其中感知与识别对应着 传感器 ，控制与管理对应着 执行器 ，模型与分析对应着 控制器 。
物联网的架构完全可以对应上控制原理的基本架构。
物联网的架构与自动控制原理有很多相似之处，但物联网相对于自动化设备要复杂：
1、早期自动化应用于设备处传感器、控制器、执行器都是控制单一设备，不需要识别被控设备。但是物联网系统管理的设备多，对设备管理时，需要识别设备，因而物联网需要有识别功能，可以是通过ID识别，也可以通过IP识别。
2、早期自动化都是本地执行有了DCS之后，才有集中管理，分散控制的，所以控制器相对简单。但是物联网需要将信息集中处理，大大增加了复杂度：需要网络支持，需要人工智能技术来实现控制功能，考虑多个设备之间的联动关系。所以物联网相对于自动化原理，复杂性大部分体现在控制器上。现在集中讨论的大数据、智能分析、人工智能、机器学习，通讯协议、通讯网络，所有的目标都是为了实现控制器的功能。
3、物联网在控制器人工智能、大数据分析等应用还不完善，可以直接控制设备非常少，现在物联网的执行器，还是通过事件触发，交由人来处理。因而物联网通过事件驱动的模式会比较普遍：如果未发生异常，不需要人来处理，发生异常会抛事件来让人处理。随着智能技术的发展控制器完善，执行器将越来越多的自动处理。
以上分享的自动化原理，都是早期控制单个设备的原理。自动化应用也在不断完善。比如发展出DCS系统：集散控制系统。其原理是集中管理，分散控制。
设备的控制，还是通过控制回路实现；但对控制设备的管理则集中到中控室，控制回路中的传感器信息上传到中控室，集中监控；对设备控制参数，也可以通过中控室来控制。
可以简单理解为： DCS系统是一个企业内使用的物联网简单系统 。如果将DCS管理的设备实现跨企业的集中管理，同时利用数据实现智能化，就是物联网系统。
在2013年参观陕鼓集团时，他们演示的旋转控制设备远程监控系统，是非常典型的物联网应用，陕鼓的这套系统，就是借鉴了DCS原理实现的。
本文是从自动控制原理看工业互联网系列的第六篇。
随着人工智能技术的进步，智能化（intelligentization）已经成为21世纪最重要的科技主轴。而智能制造主要的核心技术便是物联网技术与虚实整合系统（Cyber-Physical System，CPS），再结合大数据分析、人工智能及云计算等技术，将生产过程的每一个环节智能化，借此达到定制化的业务目标，以适应外部市场少量多样的需求。
过去的制造概念是追求生产自动化，并以SOP（Standard Operation Procedure）标准作业流程大量生产公版化的产品。而智能制造概念则不然，为因应消费族群的购物观念变动，可快速地定制化生产的制造方式逐渐受到拥戴，这是工业40当中相当重要的核心概念。未来的智能工厂将并不单指工业技术的提升，而是整合了技术、销售以及产品体验等，使得制造、贩售、物流、售后服务等商业概念连为一体，最终建构出一个具有感知意识的智能世界，而「需求定制化」将是智能制造所追求的主要目标之一。
快速、定制化的生产方式是工业40的核心概念
除了需求定制化外，结合大数据分析的智能制造甚至可以通过巨量数据来分析出市场的走向、天气预测、原物料的数量与库存、运输的进程及瑕疵改善等，借此精准拿捏生产量或调度现有资源、减少多余成本与浪费，以此达到生产最佳化。 [1]
工业40的来临，使得世界各国纷纷祭出政策。工业革命的发源地英国早在2008年便提出「高价值制造战略」，鼓励英国本土企业制造更多世界级的高附加价值产品。 2013年更提出「英国工业2050年战略」，为英国在2050年以前的制造业打造一份方针，其中的核心概念便以高度定制化、快速响应消费者需求为主。
同样曾是工业大国的美国也不落人后，2011年联邦政府开始启动「先进制造伙伴联盟」（AMP，Advanced Manufacturing Partnership）政策，同样也是因应旧有制造业概念的不适用所提出的计划，更于2014年提出AMP 20，强调具体实施对策。其中先进制造的核心重点在于，希望藉由智能制造带来的新商业模式，使得设立于国外的厂商可以开始回流。同样的概念也在法国绽开，就在德国正式发表工业40报告后，法国政府也发表了「工业新法国」的计划，主要目的与美国相似。
除了上述老牌工业强国外，日本也提出了诸如「产业重振计划」、「日本工业41J」、「社会50」等政策。而中国身为21世纪的制造大国，在2015年则提出了为期十年的「中国制造2025」计划。金砖四国之一的印度同样跟上工业40的潮流，祭出「印度制造计划」以重整印度的经商环境以及制造产业的问题。 [2]
智能制造伴随而来的安全问题
然而在研拟与建构的过程中，随着系统结构的复杂度提升，网络信息安全风险也伴随而来。在融合物联网、大数据、云计算及人工智能等技术后的场域，将会扩增出大量的资料流空间，而智能制造的主要实行方式，便是以物联网作为架构基础，将之应用于制造产业，形成「工业物联网」（Industrial Internet of Things）体系。经布建后，网络信息安全漏洞的分布率自然会开始上升，潜在威胁便更容易通过缺口影响到工业物联网系统，使得整套系统即便仅有一小部分受到损毁，也会影响整体系统的运作；若遭受到黑客入侵，甚至可以瘫痪整套生产系统，造成庞大的金额损失及商誉的损害。
目前与智能制造相关的国际标准规范有国际自动化学会（International Society of Automation，ISA）与国际电工委员会（International Electrotechnical Commission，IEC）颁布的ISA/IEC 62443系列标准，针对工业化自动控制系统（Industrial Automation Control System，IACS）的政策与流程面、系统安全面、元件开发面制定相关规范与指南。美国国家标准暨技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）也颁布了NISTSP800-82，为SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition）、DCS（Distributed Control System）、PLC（Programmable Logic Controller ）等工业控制系统揭橥了相关的安全指南，除了这项指导手册外，还有诸如NISTIR8200、NISTIR8228等规范都已发布。而欧盟网络信息安全局（European Union Agency for Cybersecurity，ENISA）也针对物联网与网络安全出版许多相关指导建议以及标准。
工业物联网面临的网络信息安全问题与挑战
工业物联网主要专注于M2M（Machine to Machine）、CPS、大数据以及机器学习等技术，也是IT（Information Technology）与OT（Operational Technology）两大技术领域整合的开端。然而IT与OT本身各自早已具有数百种不同的协定与标准，加上物联网本身的复杂特性，将会造成网络安全的责任分配问题。且由于使用生命周期中涉及大量利益相关者，诸如元件供应商可能就有数十间不等，元件分别适用不同的规范或标准，设备又可能因分布在不同的地理位置而适用不同的法律约束，导致工业物联网产生在标准规范上难以统一，造成「技术碎片化」之问题，而这些标准该如何进行整合或协作，将会是首要面临的挑战。 [4]
再者，工业物联网是一项新颖技术，目前仍然在研发及测试阶段，针对过去已在OT场域工作数十年的技术人员该如何建立足够的工业物联网相关网络信息安全意识，挹注合适的人员培训将会是另一项值得研究的课题。
伴随人员安全意识不足的问题，同样也涉及到公司制度层面。目前仍有许多企业对于信息安全的议题不够重视，未来智能制造建构后伴随而来的风险将有别以往，然而企业的高阶管理层对于网络信息安全的认识不足，会是未来对工业物联网的一大挑战。因为进行网络信息安全防护工作较难以察觉甚至量化其效益值，且还需投入相当成本，故管理层容易忽视信息安全这项要素，并不将网络信息安全的重要性与具业务价值的建设并列。这样的弊端并不是因工业40的发展而出现的，而是一个陈旧问题。
对网络信息安全的认识不足会是未来工业物联网的一大挑战
对网络信息安全的认识不足会是未来工业物联网的一大挑战
以上问题属建构阶段所面临的困难，建构的过程中如果没有针对这些问题做出适当的措施，将可能使系统未来承受巨大的网络信息安全风险。而建置成熟的工业物联网即便事先排除了上述困难，也不代表风险就此消失。在大量且丰富的资料流不断相互传输运作之下，一旦发生资料外泄，抑或资料遭到恶意窜改，便会对工业物联网系统造成不良的连锁反应。且智能制造将会使虚拟与实体两个世界做出更紧密的连结，如物联网系统发生网络信息安全事件，对于实体世界的破坏也会相当显著。
由于智能制造的环境会变得更为复杂多端，加上物联网系统本身的互联性，使得攻击面也将扩大许多，除了一些非人为的风险外，还须特别注意人为造成的威胁，其中黑客入侵便是一种典型的状况。不安全的连接端口、久未更新的元件、不完整的更新机制等，都会是黑客可能下手的缺口。尤其传统的工业场域对于更新的接受度相当低落，因为一次更新所引起的停摆将会造成企业亏损，是故对于工业物联网来说，安全的更新会是一项重要的议题。
此外，网络通讯管道如果疏忽了网络信息安全防护，诸如分布式阻断服务攻击（Distributed Denial-of-Service attack，DDoS）、讯息窜改、窃听、植入恶意程式等网络攻击也会是黑客很可能使用的手法，这些攻击都会造成资产的严重破坏或是资料外泄。
场域在转型的过程当中，一些老旧的设备、传统的工业系统也会是一项需要关注的网络信息安全漏洞，在旧有系统的基础上构建新系统后，可能导致过时的保护措施仍然被使用，以及旧有系统中出现多年未被发现的未知漏洞，这可能使攻击者找到一种新的方式来危害系统。 [5]
最后，应用程序在开发和设计上如果没挹注安全开发的观念，软件上的漏洞也将是黑客入侵系统的大门。而硬件设备在设计中若没有将网络信息安全元素纳入，也会是攻击者入侵的缺口。从以上种种示例可以得知，工业物联网可能遭受的攻击面十分广泛，且无论在工业物联网的哪一端进行破坏皆可能瘫痪整体系统，最后造成的损害甚至伤亡将难以估计。 [6]
工业物联网信息安全解决方案
针对智能制造未来将会面临的种种网络信息安全问题，仲至信息具有深度的网络信息安全问题解决能力，具备工业控制系统、连网设备及物联网渗透测试与网络信息安全研究能力的团队。已赢得许多国际奖项，包括2020 Cybersecurity Excellence Awards（网络安全卓越奖）中的6项金奖与1项银奖、亚洲最佳网络信息安全公司金奖等，开发的网络信息安全产品也获多国专利及国际认可。
仲至信息科技取得7个网络信息安全检测项目的ISO 17025认可实验室、亚洲第一个美国CTIA授权的网络信息安全实验室，也是Amazon Alexa授权的网络信息安全检测实验室；目前已发现超过40个全球首发的安全漏洞（CVE），且具备物联网设备、智慧电网、车联网、嵌入式系统、行动App、ICS和SCADA设备的网络信息安全检测技术。
对于工业物联网硬件设备可能会出现的网络信息安全漏洞，仲至信息科技所提供的解决方案包括：
工控产品或系统的软、硬件网络信息安全检测服务，同时提供软件安全开发咨询服务，协助厂商具备软件安全开发能量，满足业界与客户对于软硬件之网络信息安全要求，诸如网通产品、移动装置、安控、智能家电、智能汽车及物联网等连网产品皆适用。
自主研发的产品网络信息安全管理系统、漏洞检测自动化工具，则是提供连网产品于设计、开发、测试及部署阶段的合规自动化安全评估工具，符合IEC 62443、OWASP TOP 10 与CWE/SANS TOP 25 等安全要求，并适用于PLC、ICS、SCADA等智能制造相关之工控元件。
寻求IEC 62443、ISO 27001等顾问咨询服务一站式的网络信息安全解决方案，及合规相关服务，协助厂商快速取得国际标准之证书，以增加客户的信赖度及企业商誉。另提供专业的网络信息安全培训，帮助技术人员建立与工业物联网相关的网络信息安全意识，以因应未来智能制造的建置以及工业40时代的来临。
2020年将会是物联网技术全面布建的阶段。随着科技日新月异，人们的生活也变得越来越便利。也因科技所带来的效益，过去数十年间各企业戮力追赶地将资讯技术深入全球各大领域，却忽略长期稳定运作所须达成的安全要求，一次次重大网络信息安全事故的爆发已经证明，仅靠安装防护软件无法保证组织的安全以及生产系统的营运安全。
未来智能制造的建置架构将比现在大多数的生产架构都要来得更为错综复杂，然而水能载舟、亦能覆舟，一昧地追求创新科技所带来的营利和效果，却忽略背后隐藏的巨大风险，那么网络信息安全威胁终会重蹈覆辙，成为一颗不定时炸d，一但触发，损害势必更胜以往，智能制造所带来的裨益也将化为乌有。
若在危害发生以前便做好完善的网络信息安全管理措施及方案，且人员具备足够的网络信息安全意识，软硬件设备皆在开发时便将资安要素纳入考量，那么智能制造将会是一纸美好的蓝图，也会是值得你我共同努力的未来。
参考资料
[1] >
当许多非技术人员听到“物联网”（IoT）的时候，他们的眼睛变得呆滞，他们露出困倦或迷惑的表情。对那些在科技行业中的人来说，这是从两个方面看的——对一些人来说，这是一个巨大的炒作，但对另一些人来说，这是一个巨大的经济机会。商机，唯一的问题是“什么”和“什么时候”。
我已经把物联网(IoT)是“什么”分成了两个主要的领域，即人类物联网（人类物联网（HIoT））和工业物联网（IIoT）。
熟悉人类物联网（HIoT）的Nike FuelBand、FITTUS、Nest和RANVV，在工业物联网（IIoT）世界中连接商用HVAC和车队系统的情况也一样。例如Digi International、ELon + 209%梯队和飞思卡尔半导体公司都在大范围地追求这一空间。叶我在工业物联网（IIoT）上发表了一篇深刻的潜水论文，但是我会给你下面的删节版本。
工业物联网（IIoT）和人类物联网（HIoT）在未来几年的主要区别在于工业物联网（IIoT）将包含一个世纪以来存在的“棕色油田”基础设施，如商业锅炉和舰队跟踪，而人类物联网（HIoT）则是一组新的“绿色”服务和技术，它们必须构建INFREST结构随着它的成长。
工业物联网(IIoT)的设计需要对解决空间的深刻理解和连接几十年制造的系统的能力。工业物联网(IIoT)支持解决方案供应商，如Digi、Agelon和FiSele，它们在工业控制领域有扎实的根基。在用户体验（UX）和像Nest、FITBIT和RANVV这样的设备设计方面，EN的飞跃。“足够好”的概念不适用于工业界。
正如我们以前的物联网I（IoT）分割纸中提到的，工业物联网（IIoT）端点必须比人类物联网(HIoT)端点更健壮。如果不能生成和传输的数据用于分析，则嵌入在端点中的传感器没有多大帮助。我把这些集合点称为“网关”。
有许多向量可以用来测量端点的“鲁棒性”。下面的表格总结了这些向量：
· 产品生命周期:工业物联网（IIoT）产品有很长的产品周期, 产品通常必须在极端条件下运行, 例如在锅炉旁边, 在汽车和喷气引擎中, 浸泡在腐蚀性液体中, 位于沙漠、雨林、火山、高空等敌对的地理环境· 市场机会: 工业物联网(IIoT)使用布朗菲尔德来描述将超过一个世纪的在职机械和电气系统连接到互联网的机会, 因此可以提供新的基于云的服务和分析后端。认为100年老锅炉和暖通空调系统在高上升
· 解决方案集成: 在数十年的使用中安装和升级的系统系统 (如旧的暖通空调锅炉) 必须至少可以在许多级别的一个 (物理、电气、ABI、API 和网络协议接口) 上进行互 *** 作
· 安全: 诸如暖通空调和电源控制等工业系统必须是安全的, 以防止未经授权的访问和滥用有形基础设施。即使是像温度控制这样简单的特性也会影响深远的现实世界
· 人工交互: 工业物联网（IIoT）系统是基于规则的。因此 IIoT 数据流是不对称的, 主要是上游的, 从传感器到网关到云服务, 只有较小的控制反馈流回下游
· 可用性: 我们通过计数 "九" 来衡量可用性, 并查看每个可用级别上剩余的可用时间。四到五九通常被称为 "高可用性" (HA), 是您在 IIoT 世界中期望的
· 对 Internet 的访问: 工业物联网（IIoT） 系统无法承担对云的连续互联网访问。网络接口失败, 网络本身有时会失败, 外部干扰可能会暂时压倒通信信道的噪音, 并有效地切断连接等
· 对失败的响应: 由于组件和子系统的故障预期, 工业系统必须能够恢复故障。这些系统的设计, 以优雅和确定性的方式失败-一些拯救生命和健康, 如发电和医疗仪器, 其他节省金钱, 资源和时间, 如航空公司调度系统, 使他们可以重新启动修复后快速
· 网络拓扑: 工业物联网（IIoT） 终端设备通常被设计为与更广泛的社区结盟, 以便利用资源和实现更大规模的目标
· 物理连接: 网关应该是本地物理网络不可知的。工业物联网（IIoT） 使用任何物理网络最适合的: 双绞线、电力线、以太网、无线、蜂窝、卫星等
工业互联网的东西工业物联网(IIoT) 青睐的组件和解决方案供应商, 如数码, 梯队, 和飞思卡尔从工业控制世界谁拥有丰富的经验, 各种遗留的工业连接解决方案。这些供应商专门了解特定的工业使用模型, 然后创建领域专门知识, 将这些使用模型转换为传感器、执行器、控制逻辑、数据聚合、本地网络连接和服务层。他们在过去一个世纪建立的遗留工业设备方面积累了经验, 并在数十年的时间里与客户建立了信任。
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一、将真实的加工制造连接到工业40如果使用了工业40技术，一个新的加工制造生产线可以实现多达25种的产品变化，同时将产量提高10%，库存减少30%。工业40架构的应用让制造商在生产过程中可以获得更丰厚的投资回报率。
工业40是一场工业的革命，目的是将信息技术(IT)的虚拟世界、机器的物理世界以及互联网合为一体。其中心是将具有IT功能的所有工业领域都整合起来。
工业物联网（IIoT）设备要想创建工业40生产制造环境需要注意以下5个方面。在工业40中，对机器工具或一组机器的 *** 作，应该允许使用诸如智能手机或平板电脑这样的智能设备进行简单的连接。
1分布式智能
这里说的分布式智能是指在智能传动和控制技术网络的机器设备中，加入尽可能多的智能和控制功能、或者单独的传动轴，而不是从一个中央处理单元（CPU）来处理所有的动作。
2快速连接
在决定应该使用现场总线的什么功能时，应该看一下生产平台是否支持例如OPC UA（来自于OPC基金会）这样的标准。消除不同供应商系统的障碍，而且对通讯和控制平台采取一种更加开放的方式很重要。
3开放标准和系统
开放标准允许基于软件的解决方案可以更加灵活地集成，并有可能将新的技术移植进现有的自动化架构中。
4实时数据整合
可能利用实时的机器和工厂性能数据来改变自动化系统和生产工艺的管理方式。不用捕捉并分析数月以来有价值的关于生产率、机器停机时间或者能源消耗的数据，支持工业40的平台能够将数据整合到常规的工厂管理报告之中。这会让制造商和机器具备详细的信息来执行快速的工艺和生产变更，以实现产品满足特定客户需求的愿景。
5自适应性
科技帮助生产线变得主动。目标就是让工作站和模块可以适应个性化的客户或产品需求。
二、让工业40和IIoT在智能工厂里运行工业40和工业物联网(IIoT)能够为设备（从传感器到大规模控制系统）、数据和分析之间提供更好的连接性，Beckhoff自动化的TwinCAT产品专家Daymon Thompson这样认为。传感器和系统需要网络连接来共享数据，分析有助于做出更明智的决策。
物联网主要包括4个基本元素：实体的设备、与设备之间的双向连接、数据以及分析设备可以是小到一个传感器大到一个大规模控制系统中的任何一种。传感器和系统需要与更大的网络进行连接，以共享由传感器或系统产生的数据。对此数据进行的分析会产生可执行的信息，其结果是让人们做出精明的决策。
关于智能工厂的3个思考在决定实施工业40之前，要对智能工厂提出的3个问题是：
1你是否想要自动完成快速的产品转换，以及对市场需求的响应更好？
2你是否想通过识别出可以进行持续改进的区域来提升你的设备综合效率（OEE）以及生产总产量？
3你是否想要根除浪费，例如能源、原材料和闲置时间？
在确定和完善真实世界里智能工厂的目标之后，采用基于PC控制的硬件和软件有助于帮助你早日成功。
三、为什么要部署工业物联网？因为在工业世界里普遍使用了联网的传感器而比商业的物联网(IoT)更加先进，这些传感器就是物联网里面的“物”。数以亿计的联网的有线及无线压力、液位、流量、温度、震动、声波、位置、分析仪表以及其他传感器被用于工业领域，而且每年以数百万台的速度增加，为工厂提供了更多的监控、分析和优化。
IIoT通过将传感器连接到分析和其他系统中，来自动提高性能、安全性、可靠性和能源效率，具体方式为：
1从传感器上采集数据比以往经济有效得多，因为传感器很多都是电池供电和无线通讯的
2使用大数据分析和其他技术将这些数据翻译成可以理解的信息。
3将这些可 *** 作的信息在正确的时间呈献给正确的人员，要么是工厂人员，要么是远程专家。
4如果工作人员采取了正确的 *** 作，将带来性能上的提升。
四、基于平台的工具克服了IIoT的复杂性基于平台的方式提供了一种灵活的硬件架构，可以部署在许多不同的应用场合中，消除了硬件的复杂性，并让每一个新的问题基本上都成为软件方面的挑战。系统设计师选择的平台应该基于一个对信息技术(IT)友好的 *** 作系统(OS)，这样它们可以安全地进行供给和配置，进而来正确地认证和授权用户维护系统的整体性，并让系统最大程度地可用。
五、基于数据的工业物联网如果没有数据，就没有大数据、云和分析功能，也没有区别于物联网(IoT)的工业物联网(IIoT)；PI北美组织的副总监Carl Henning说，IIoT中的“物”造就了IoT中的“物”。IIoT需要开放的标准，以太网和软件标准可以为控制和制定决策所需要的信息提供数据。
其中一部分）时，大多数人认为最有用的特性是实时功能。
通过将信息、自动化、以及运行在工业物联网上的生产系统之间不断融合，物联网正在积极地影响着未来的工业自动化，Softing 有限公司市场部副总裁Mark Knebusch指出。随着以太网速度越来越快，电缆系统的集成更加重要，而电缆的认证有助于提升工业网络的性能。
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