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據估計，到2026年，工業物聯網市場的規模將超過7700億美元。這意味著大約有220億臺工業物聯網設備連接到互聯網，而2018年只有70億臺。此外，工業物聯網設備的類型和范圍還在不斷擴大。新一代的智能傳感器、物聯網軟件和工業物聯網平臺正在出現，因此，現在有了智能和先進的計算能力，使得工業物聯網能夠從根本上改變許多行業。
工業互聯網要做的更多是把三次工業革命的成果，即數字化技術，向中小企業覆蓋，實現全產業的賦能。在這個全流程智能化、數字可視化、通過“數字賦能”并助力制造業升級轉型的過程，隨著基礎設施逐步成熟，數據應用逐步完善等十個因素正在推動更多公司在其工廠中實施工業物聯網解決方案。
1、硬件成本在降低
由于大規模批量生產，致使硬件成本大幅降低，這對工業物聯網產生了重大影響。在過去，更多的企業對傳感器和各種硬件設備的需求大大增加，使得硬件成本大幅降低，使得工廠實施成本變得可接受。
2、網絡連接的普及
4G網絡的大量普及、5G網絡的商用進程快速推進，網絡連接使獲取數據變得更容易、更快速且相對便宜。從世界任何地方，您都可以通過連網設備登錄公司網絡，并查看所需內容。這種訪問權限和查看數據的靈活性給工廠帶來了難以置信的價值。
3、更多的物聯網設備和傳感器
幾乎每天都有更多支持物聯網的設備和傳感器進入市場。這些傳感器包括測量壓力、接近度、接觸、振動、位移、位置、速度、溫度、電流等等。此外，它們還與各種類型的以太網、無線和藍牙協議進行通信。每種設備都有數百種品牌，給企業物聯網提供了更多硬件支撐。
4、低成本分析工具
現在，許多傳感器制造商提供軟件分析工具(有的免費、有的付費)。通過利用這些工具，可以從多個協同工作的傳感器上獲得數據，然后構建算法來預測和監控實時場景，并幾乎立即采取糾正措施。這是使用該技術的最大價值主張之一。
5、更便宜的云服務
連網硬件、手持式移動設備以及通過基于云的服務獲取數據，極大地改變了制造業對工業物聯網技術的利用率和合理性。更便宜的基于云的服務與實時數據相結合，開辟了各種可能性。與在日常活動中同時面對這些挑戰相比，與專門從事數據收集、傳感器和遠程監控的第三方組織合作可能更具成本效益。
6、預測性維護
預測性維護建立在物聯網與人工智能和機器學習相結合的基礎上。借助機器學習算法，工業物聯網網絡從傳感器以及其他相關來源獲取實時和歷史數據，以確定組件或子系統的可能故障。通過創建部件來源的全面視圖(包括機器狀況或服務歷史記錄等元素)，您可以預測結果，并決定是否應該修復或更換部件。預測性維護最大化了工業物聯網的潛力，這意味著組織提高了資產的正常運行時間，同時降低了維護活動的成本。
7、智能設施管理
制造設備容易磨損，也容易受到特定條件的影響。傳感器與工業物聯網軟件相結合，可以監測溫度、振動和其他可能導致低于優質運行條件的因素。此外，智能傳感器為您提供了更大的資源可見性和控制。
8、智能工廠
工業物聯網為制造商提供了前所未有的實時操作可見性，使他們能夠快速根除流程低效并減少浪費。工業物聯網解決方案(尤其是工業物聯網自動化)允許您集成這些系統，以提供跨資產、產品線、工廠和整個業務的優質性能和正常運行時間的有價值見解。
9、無處不在的可見性
工業物聯網通過使用連網設備來創建高度連接的供應鏈“資產”，如產品、設備或貨車，從而提高了貨物的端到端可見性。產品和供應更容易跟蹤，可以識別出速度下降和效率低下的情況。您可以從一系列傳感器中檢索信息，包括GPS、溫度和濕度等。
10、安全保障
工業物聯網平臺如果發現工廠指標異常(比如工廠發生事故)，可以立即得到解決。此外，平臺連接了物聯網設備(包括智能攝像頭、智能傳感器和智能信標)還增強了員工和資產的安全性，從而為安全操作提供新的智能水平。物聯網安全解決方案允許從任何具有網絡訪問權限的位置遠程監控所有設備，以提供設施內人員和資產的24小時實時可見性。
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