在工业互联网上的开幕日（IIT）平台提供商Advantech的在线会议，公司代表和其他行业专家聚集在一起讨论IIOT，人工智能（AI）和工业网络地平线上的新发展。特别是，许多会议专注于障碍，如果IIOT和相关的行业4.0技术将来会看到未来无处不在的话。
也许最大的外卖从事件的第一天，虽然通过IIoT提供真正的价值基石是被发现在它生成的数据，可以从中获得什么，除非该数据被有效地收集，传递，和分析。因此，一些发言者备受关注新兴技术，比如2.5G无线连接，智能传感器和AI作为最有影响的行业发展趋势向前发展。通过改进这些技术能够在数据采集，传输，分析，研设想行业超越IIoT并朝着物联网的人工智能（AIoT），允许云交付的应用程序进行实时，设备级的自主决策。在此框架下，基于云的AI对大量数据的培训可以提供行业经营者更容易从他们的IIoT基础设施，以换取家具AIoT平台与必要继续扩大自己的能力的集中提取值的方法。
Advandech首席技术官Allan Yang强调了如果以及时且具有成本效益的方式实现平台方法的需求。“充满异常是跨学科。它需要在许多特定领域的边缘计算，云平台，数据知识和域专业知识。没有一家公司可以单独做到这一点。然而，我们看到许多公司仍在努力建立其基本技术模块，而不是采用平台方法，“他说。“这需要很多时间并涉及大量的试验和错误。我们强烈鼓励所有公司，无论其规模如何，如何评估合作或参与合作伙伴关系以加速采用的可能性。“
IIOT的未来
研华申请尚未探讨为什么Ioiot收养率尚未达到预计预期，Advantech Europe董事总经理Dirk Finstel，注意到虽然预计将在2020年的500亿个IIOT设备将在运营中，只有85亿美元的部署现实。根据Finstel的说法，大部分可能归因于相关基础设施所需的缺点，以使大规模IIOT成为现实。他认为，5G网络的高速和带宽容量将提高许多IIOT技术的可行性，依靠不久的将来依赖云计算。
在边缘计算技术的进步也有望在IIoT部署通过缓和通过云计算应用了植物和发送大量数据的负担，发挥更大的作用，杰里奥戈尔曼，在研北美助理副总裁。不仅奥戈尔曼看到边缘计算降低成本并加速通过，但通过延长云的本地软件到边缘，可以减少等待时间和更少的带宽将需要进行数据传输。事实上，他估计，通过扩展的云原生软件的边缘，最多产生的数据的75％，可能永远需要被发送到云。
他还指出，如何软件作为服务（SaaS）的模式有可能在突出成长为5G允许复杂的应用程序，以迅速传递到边缘。奥戈尔曼察觉，这可以大大减少最终用户的成本，使得越来越复杂AIoT应用程序中轻松甚至小型和中小型企业使用。
业务考虑因素
虽然AI承诺提供令人印象深刻的新功能，最终用户不能指望它来解决周边IIoT部署和集成的所有问题，威廉·韦伯，他在研活动演示过程中“物联网神话的互联网”的作者。
“这一领域有许多有希望的新发展，但他们需要谨慎对待并以正确的方式使用。Ai只在第一名数据获得数据时才有效，这意味着它只能增强已经存在的IIOR系统并运行良好，“Webb表示。“直到您在提供所有数据的地方进行IIOT系统，您无法真正使用AI来理解该数据。”
据韦伯，接近IIoT项目眼睛朝着和谐的整体调整业务流程可能是确保成功的最佳途径。在众多早期IIoT技术的部署，这是并不鲜见运营商提出了新的系统到位而不充分认识到，他们需要改变他们的整体运作，以从他们的数据得出的见解有效地采取行动的程度，韦伯指出。例如，即使设备已配备IIoT技术，让失败来提前预测，这些信息只能被用来产生生产力的提高，一旦新工艺设计有效地分配劳动保养上需要它的机器，并将其重定向to other valuable activities when they didn’t. So, while predictive maintenance is more efficient in theory, without proper systems support, fixed and regular maintenance schedules are more simplistic and easier to keep to in practice.
当然，运营商正在摇动这些扭结，并且预测性维护现在是IIT技术最常见的应用之一。韦伯强调，这是挑战的挑战，这些挑战不仅是在技术设施中观看IIOR项目的重要性，而且还需要在组织内需要文化，劳动力和以业务的变革的举措。
