物联网(IoT)具有许多引人入胜，有趣的潜在应用程序，从互联汽车到可以通过软件更新自我更新的产品。但是，物联网的真正行动是在幕后发生的，它支持核心制造以及工业机器和系统，例如引擎传感器，预测性维护和控制器的时序分析。工业物联网听起来就像是工业实力。

工业物联网是一艘大型，复杂的发射船，事情可能会按预期缓慢发展。最近 对 贝恩公司(Bain&Company)的迈克尔·沙勒恩(Michael Schallehn)和克里斯托弗·斯科林(Christopher Schorling)对600位高科技高管的调查。贝恩(Bain)研究发现，与两年前相比，工业客户对2018年预测性维护的潜力不那么感兴趣。“与许多客户的对话表明，实施预测性维护解决方案比预期的要困难得多，而且从数据中提取有价值的见解(沙勒恩和舍林状态)被证明更具挑战性。问题在于将此类功能集成到现有的运营技术中，所有不同的品牌，品牌，标准和协议。

不过，一些业内人士表示，工业物联网是一个试验场，最终将重塑生产者经济的骨干力量。Software AG的首席技术官兼Cumulocity的创始人Bernd Gross表示：“如果有的话，工业IoT的采用正在加速发展。在最近在加利福尼亚州圣克拉拉举行的IoT World活动上的一次对话中，格罗斯表示，人工智能和机器学习正在改变制造商及其他厂商的游戏，尤其是将人工智能和机器学习注入到方程式中。对企业软件系统也有影响。

他继续说，由于该技术还处于起步阶段，因此工业物联网的增长似乎比预期的要慢。“我们才刚刚开始。大多数项目都是概念，试验而不是商业部署的证明。人们在谈论预测分析，但实际上，商业部署才刚刚开始。” 例如，格罗斯举例说明，传感器现在链接到基于AI的系统，该系统监视汽车装配厂内的油漆笔触。虽然操作员可以发现95%的油漆在车身上的错误，但识别和纠正问题可能需要一些时间。他说，人工智能驱动的物联网系统甚至可以预测即将出现的问题。

挑战之一是将物联网扩展到这些概念之上。Gross说：“缩放非常困难，因为它总是非常特定于一台机器或某个过程，甚至是同一台机器。” “一个工厂的预测性维护可能看起来与其他工厂不同。” 在制造环境中已经建立了许多层，形成了Gross所谓的“传统制造金字塔”，其中I / O系统，传感器，可编程逻辑控制器，SCADA，MES，制造执行系统和ERP位于顶部。

随着云和边缘计算的出现降低了制造金字塔的复杂性，这是整合的成熟环境。特别是，格罗斯(Gross)看到“颠覆性的ERP”即将到来。他说，过去十年来，客户关系管理(CRM)空间的变化是一个标志。“十年前，CRM曾经是ERP的一部分-大多数人都忘记了。现在，基于云的CRM的增长速度比ERP快得多。这是云环境第一次吞噬ERP的功能。与ERP相比，它具有更多的创新性，更用户友好性和更多的集成性。您有来自云应用程序供应商的大量创新，它们正在吞噬IT和ERP。

Gross继续说，这只是在提高业务响应能力和适应性。“对于员工，用户或合作伙伴而言，云的使用更简单，更直观，更快捷。例如，如今，仅通过用户界面即可将云应用程序集成到ERP或企业应用程序中。五年前，非常大的集成项目是必需的。在进行任何集成之前，轻松地投资一百万美元。”

但是，Gross不建议将所有系统和数据放入云中。相反，他看到边缘计算的潜力，其中边缘处理从中心到设备本身分布在整个频谱中。边缘变得非常非常重要，因为许多用例不能仅依赖于云，尤其是工业领域。

边缘计算是自主运行的关键。Gross解释说：“如果没有连接，则系统仍然必须工作，因为要进行实时分析，您不能仅仅依靠Internet连接。” 然后，有数据聚合要求。他说：“当有大量数据输入时，将所有数据推送到云中是没有意义的。” “您想聚合数据，但不是每个数据点。”

最后，边缘计算很有意义，因为它有助于克服与​​云相关的延迟问题。他说，许多应用程序，特别是在工业环境中，需要毫秒级的响应时间，而云计算无法保证这一点。