多年来，美国铁路业仍然被事故和延后所后遗症，尽管它享有世界上较先进设备的铁路基础设施。比如，美国主要铁路服务公司美铁在2016年每五列火车中就最少有一列晚点。

德国西门子利用工业物联网来转变行业现状。该公司利用加装在美国铁路公司机车上的900多个传感器来协助预测故障，最后增加延后并减少确保成本。

西门子在铁路业的工作代表着更加多的传统公司用于物联网来提高运营。工业物联网（IIOT），一般来说指机器、设备、基础设施和其他需要自律通信的“物”的网络，以及在高级系统中可以构建动态决策。

这是一个极大的市场。波士顿咨询集团的一份报告预测，到2020年，物联网涉及开支将多达3000亿美元，其中一半来自运输、生产和公用事业行业。

一些专家甚至估算，到2025年，工业物联网（IIoT）将产生多达11万亿美元的经济影响。随着工业物联网（IIoT）产生极大的经济价值，这种技术趋势将在未来十年内推展各种创意。1. 工业分析和预测性确保在工业环境中，物联网可以在一个大的地理区域内相连多个设备和整个系统，其中每个设备都可以当作数据的搜集点。在这些点搜集的大量数据可以动态单体，并用作在问题经常出现之前辨识问题。

而且，由于许多行业天生都是被动的，只有在问题经常出现时才能展开解决问题，因此，预测性确保是可以从工业物联网中获益的仅次于领域之一。以卡特彼勒为事例，这家重型机械制造商开始用于来自其连网机器、设备、引擎和其他设备的数据并展开分析，使经销商需要预测问题并及时决定确保，从而取得高达180亿美元的经济收益。2. 利用传感器提升工业效率传感器驱动的计算出来是近年来发展一起的另一个极大的IIoT领域。它主要还包括用于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，我们将不会在IIoT领域看见新的、先进设备的数据搜集方法，从而推展制造业和涉及行业的下一波创意浪潮。此外，先进设备算法和节约能源传感器（或“东西”）将有助推展产品创意，高压测试和燃油效率测试等危险性且技术性很强的工业程序将从传感器驱动的计算出来中受益匪浅。

德国采埃孚（ZF）集团是发售这些先进设备传感器技术的全球品牌商之一。该公司通过分析驾驶员的不道德，再行融合地形数据，有效地增加了与变速器涉及的修理和燃油消耗，从而协助卡车运输公司节省数百万美元的修理和燃油费用。3. 智能工厂和机器工业分析和下一代传感器是工业物联网（IIoT）趋势之一，有助庆贺下一代智能工厂或“工业4.0”。

IIoT为动态数据分析获取了适当的基础设施，这是关键工厂应用于和流程（如员工安全性和质量掌控）的最重要元素。动态决策还意味著更高的号召能力和效率，最后使企业需要为最终用户提升整体价值。

除了改良数据分析，智能连网机器还需要转变消费者与产品的对话方式。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高到新的水平。汽车路经宝马证书的店铺时，不会接到优惠和广告宣传信息，或取得空闲停车位的第一手资料。

总结毫无疑问，公司、专业人士、自学机构以及不受影响行业的所有参与者都必需为连网设备不可避免的未来作好打算。从改良网络基础设施，到使用IIoT友好关系的通信和营销策略，再行到对现有安全性和网络设计展开可扩展性测试，不受影响行业的公司必需调整其当前所有内容以构建工业物联网，因为所有这些都是IIoT顺利构建的最重要因素。

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