据估计，到2026年，工业物联网市场的规模将超过7700亿美元。这意味着大约有220亿台工业物联网设备连接到互联网，而2018年只有70亿台。此外，工业物联网设备的类型和范围还在不断扩大。新一代的智能传感器、物联网软件和工业物联网平台正在出现，因此，现在有了智能和先进的计算能力，使得工业物联网能够从根本上改变许多行业。

工业互联网要做的更多是把三次工业革命的成果，即数字化技术，向中小企业覆盖，实现全产业的赋能。在这个全流程智能化、数字可视化、通过“数字赋能”并助力制造业升级转型的过程，随着基础设施逐步成熟，数据应用逐步完善等十个因素正在推动更多公司在其工厂中实施工业物联网解决方案。

1、硬件成本在降低

由于大规模批量生产，致使硬件成本大幅降低，这对工业物联网产生了重大影响。在过去，更多的企业对传感器和各种硬件设备的需求大大增加，使得硬件成本大幅降低，使得工厂实施成本变得可接受。

2、网络连接的普及

4G网络的大量普及、5G网络的商用进程快速推进，网络连接使获取数据变得更容易、更快速且相对便宜。从世界任何地方，您都可以通过连网设备登录公司网络，并查看所需内容。这种访问权限和查看数据的灵活性给工厂带来了难以置信的价值。

3、更多的物联网设备和传感器

几乎每天都有更多支持物联网的设备和传感器进入市场。这些传感器包括测量压力、接近度、接触、振动、位移、位置、速度、温度、电流等等。此外，它们还与各种类型的以太网、无线和蓝牙协议进行通信。每种设备都有数百种品牌，给企业物联网提供了更多硬件支撑。

4、低成本分析工具

现在，许多传感器制造商提供软件分析工具(有的免费、有的付费)。通过利用这些工具，可以从多个协同工作的传感器上获得数据，然后构建算法来预测和监控实时场景，并几乎立即采取纠正措施。这是使用该技术的最大价值主张之一。

5、更便宜的云服务

连网硬件、手持式移动设备以及通过基于云的服务获取数据，极大地改变了制造业对工业物联网技术的利用率和合理性。更便宜的基于云的服务与实时数据相结合，开辟了各种可能性。与在日常活动中同时面对这些挑战相比，与专门从事数据收集、传感器和远程监控的第三方组织合作可能更具成本效益。

6、预测性维护

预测性维护建立在物联网与人工智能和机器学习相结合的基础上。借助机器学习算法，工业物联网网络从传感器以及其他相关来源获取实时和历史数据，以确定组件或子系统的可能故障。通过创建部件来源的全面视图(包括机器状况或服务历史记录等元素)，您可以预测结果，并决定是否应该修复或更换部件。预测性维护最大化了工业物联网的潜力，这意味着组织提高了资产的正常运行时间，同时降低了维护活动的成本。

7、智能设施管理

制造设备容易磨损，也容易受到特定条件的影响。传感器与工业物联网软件相结合，可以监测温度、振动和其他可能导致低于优质运行条件的因素。此外，智能传感器为您提供了更大的资源可见性和控制。

8、智能工厂

工业物联网为制造商提供了前所未有的实时操作可见性，使他们能够快速根除流程低效并减少浪费。工业物联网解决方案(尤其是工业物联网自动化)允许您集成这些系统，以提供跨资产、产品线、工厂和整个业务的优质性能和正常运行时间的有价值见解。

9、无处不在的可见性

工业物联网通过使用连网设备来创建高度连接的供应链“资产”，如产品、设备或货车，从而提高了货物的端到端可见性。产品和供应更容易跟踪，可以识别出速度下降和效率低下的情况。您可以从一系列传感器中检索信息，包括GPS、温度和湿度等。

10、安全保障

工业物联网平台如果发现工厂指标异常(比如工厂发生事故)，可以立即得到解决。此外，平台连接了物联网设备(包括智能摄像头、智能传感器和智能信标)还增强了员工和资产的安全性，从而为安全操作提供新的智能水平。物联网安全解决方案允许从任何具有网络访问权限的位置远程监控所有设备，以提供设施内人员和资产的24小时实时可见性。