許多新技術新產品的發(fā)展正在塑造 2022 年的工業(yè)物聯(lián)網，從軟件和硬件方面的創(chuàng)新到增強人類感官能力的智能穿戴設備，所有這些都有可能通過改進的數(shù)據(jù)驅動智能影響生產系統(tǒng)和流程。工業(yè)物聯(lián)網正在將傳統(tǒng)的線性制造轉變?yōu)閯討B(tài)的、互聯(lián)的系統(tǒng)，幫助工廠釋放潛力，更高效、更高產、更主動地運行。我們需要關注到物聯(lián)網所展現(xiàn)的趨勢，緊跟潮流。  
工業(yè)物聯(lián)網的六大趨勢
 
人工智能 (AI)： 人工智能是計算機模擬人類智能過程，綜合運用多維數(shù)據(jù)構建一個數(shù)據(jù)模型，從而做出準確的控制和預測。企業(yè)越來越多地部署人工智能來分析 IIoT 數(shù)據(jù)，以跟蹤設備使用情況、改進工作流程、簡化物流、提高安全性并在運營的各個方面實現(xiàn)更高的整體效率。
 
數(shù)據(jù)增強和虛擬現(xiàn)實： 云計算的出現(xiàn)極大的增強企業(yè)在云端辦公的效率與能力，云計算和 物聯(lián)網設備之間的距離較遠會導致傳播和傳輸延遲。單個云服務器上的大量計算負載也會帶來處理和排隊延遲。相比之下，霧分散計算將數(shù)據(jù)和智能推送到位于（或靠近）數(shù)據(jù)來源的分析平臺。邊緣計算的就是其中一種形式，霧將智能推送到網絡邊緣，以實現(xiàn)實時設備控制、安全和管理。這是從中心化到與中心化的轉變。
 
大數(shù)據(jù)分析： 隨著設備生成的數(shù)據(jù)量繼續(xù)以指數(shù)級高速增長，大數(shù)據(jù)存儲和分析正在幫助理解它并提供寶貴的見解。最近的大數(shù)據(jù)分析創(chuàng)新和新的機器學習算法使實時分析解決方案成為可能，以便將歷史趨勢與前瞻性預測進行比較，以便一線管理人員能夠更準確地預測未來業(yè)績。
 
數(shù)字孿生：  應用于工業(yè)物聯(lián)網，數(shù)字孿生是指現(xiàn)實設備或者工廠在虛擬空間的映射，通過充當物理系統(tǒng)的虛擬幫，數(shù)字孿生讓用戶可以訪問機器和流程的結構、上下文和行為，從而為了解過去、現(xiàn)在和潛在的未來狀態(tài)和條件提供了一個窗口。
 
工業(yè)萬物互聯(lián)：  工業(yè)萬物互聯(lián)是一種不斷發(fā)展、更廣泛、更全面的物聯(lián)網概念。早期單單只是設備之間的聯(lián)網，隨著技術的發(fā)展有更多的主題參與進來，包括系統(tǒng)中的“人員、流程、數(shù)據(jù)和事物的網絡連接”，而不僅僅是物聯(lián)網僅指更集中的平臺上的物理對象或設備。
 
設備網絡安全： 工業(yè)設施中無線連接的增加擴大了網絡威脅的攻擊面。此外，工業(yè)路由器和工業(yè)以太網交換機等工業(yè)物聯(lián)網組件和設備通常不像其他網絡工具那樣受到網絡安全保護，從而容易受到攻擊，企業(yè)所承受的損失將是無法預估的，因此對于數(shù)據(jù)的安全將會越發(fā)的看重。

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