消费品的寿命从主要电器和系统的10年或更长到移动技术的12-18个月不等。因此，新技术和相关标准往往在相对较短的时间内传播到消费品中。
相比之下，工业设备往往有更长的生命周期。考虑一个在消费应用程序和工业应用程序中都使用的技术示例—处理器。
用于消费产品的处理器的生产寿命大约为5年。然而，用于工业系统的处理器的生产周期要长得多，而研华科技等工业板制造商则不遗余力地将任何工程更改控制在最低限度。这减少了设计更改的高成本、昂贵的维护和升级工作。
采取这种方法是有充分理由的。与消费应用相比，工业系统受到更大的温度变化、更多的振动、更多的灰尘和其他极端环境的影响。这些事实要求工业系统经过特殊的鉴定和精心设计才能正常工作。更重要的是，这些控制和自动化系统必须经常以一种可以被认证为安全的方式执行任务。一旦获得认证，就有更多的理由不做更改。对于许多只关心机器控制的应用程序，一个更简单、功能更弱的处理器可能就足够了，工业应用中仍然广泛使用8位和16位控制器就证明了这一点。
在工业物联网(IIoT)的背景下，这意味着许多遗留系统是在十多年前设计的。尽管当时工业物联网肯定是一种可能，但连接、协议和编程语言的基础仍在研究中。因此，工业系统设计者经常选择不包含任何通信功能。这样做简化了设计，节省了资金并增加了安全性。毕竟，一个没有连接的系统是不可能被外部攻击或以其他方式破坏的。
包含通信功能的设计和应用通常提供了几年前流行的几种相互竞争的方法之一。无论选择的是什么，它都限制了系统在使用生命周期内可用的通信通道和功能。
尽管存在这些问题，将这些遗留系统连接到工业物联网可以带来巨大的好处。一是这样做可以帮助打破操作技术和信息技术之间的障碍。如果连接正确，自动化和控制系统和数据分析包之间的距离可以消除。数据可以从工厂流动，进行分析，并对生产做出适当的行动和调整。还可以实现对工厂系统的远程访问和监控，不仅可以更好地控制，还可以更好地维护。
缩小差距
物联网PC网关通过将工厂车间的系统连接到云，可以克服为工业物联网应用连接遗留设备的挑战。实际上，这些网关为遗留系统提供了丢失的通信能力。更重要的是，由于它是一个单独的附加单元，它可以根据需要进行升级和更改。也可以分阶段安装它们——首先将它们部署到那些提供最大投资回报的系统中，然后在这样做最有意义的时候将它们推广到其他系统中。
像任何通信解决方案一样，物联网PC网关必须具有成本效益。这是一个重要的考虑因素，因为它们可能安装在大幅度或完全贬值的其他设备上或旁边。由于对现有系统的任何添加都可能对底线和盈利能力产生重大影响，因此物联网网关必须具有成本效益。
网关还应该提供广泛而全面的协议支持。作为一个附加组件，网关必须成功地与各种可编程逻辑控制器(plc)和其他设备连接，这些设备可能通过不同的接口和协议进行通信。网关还应该处理数据采集和将数据转换为适当格式的协议。
在考虑物联网PC网关时，请记住，选择具有广泛计算能力的网关并不总是必要的或可取的。这是因为重型分析最好在其他地方完成，比如在云计算中，计算能力可以在特殊的基础上添加。此外，工业PC网关可以满足更高的计算要求，同时满足其他几个重要参数。
在研究用于遗留设备的物联网PC网关时，需要评估的另外两个要点是紧凑性和模块化。由于任何网关都将是遗留系统的附加组件，因此对紧凑性的需求就产生了。可用空间的数量可能非常有限，这意味着通信解决方案应该尽可能少地占用空间。考虑到一个小而任意大小的空间可以容纳什么，可能有必要对网关解决方案进行定制，使其只提供最基本的功能。如果网关具有尽可能灵活的形式因素和配置，这就更容易做到。
最后，任何物联网PC网关都必须提供web和云访问，以及对人机界面(HMI)的支持。第一个选项对于任何远程访问都很重要。当要在本地进行更改时，第二种方法非常有用。同样，基于IPC的解决方案可以提供这样的功能。
收获收益
研华的各种UNO产品就是这种物联网PC网关的例子。这个产品家族包括X86系统(UNO-2271G和UNO-2272G)以及其他基于RISC和夸克处理器的系统(UNO-1251G和UNO-1252G)。他们紧凑的设计支持3G, 4G LTE和低功耗广域网连接。在这些网关上使用研华的WebAccess/HMI，它们可以支持超过450种plc和I/O驱动程序。
例如，用车床加工金属零件或用激光焊接两个零件。使用上面列出的研华科技网关之一，任何一台机器都可以计算出每小时或一天加工了多少件零件、操作所需时间以及各种其他信息，如确定材料加工相对成功的传感器读数。
这些数据还可以与来自机器或系统的其他输入相结合，无论是在生产过程的早期还是后期，如最终的质量控制传感器和相关的QC检查。
所有这些信息都可以通过分析，例如，发现趋势。一台机器可以持续输出产品，产品符合规格的可能性更大，被拒绝的可能性更低。第二种可能正好相反。大数据分析可以揭示这种趋势，特别是那些涉及机器之间的交互或只在特定机器处理序列中出现的条件的趋势。通过这种类型和数量的数据，可以确定哪台或哪组机器可以生产最好的产品，并提供最高的生产率。反过来，这些信息可以导致更好和更精简的流程，从而提高吞吐量，降低成本，提高质量，甚至减少能源消耗。
除此之外，更多的数据还可以改善机器的维护。例如，将关于系统状态的信息与其输出质量联系起来，并分析这些数据，就可以发现可以用于预测机器健康状况的模式——即使没有有效的机器健康监测。这些模式和相关数据可以导致主动维护，使制造商从被动的姿态(问题发生后才修复)转变为在机器停机和产品可能被毁之前就解决问题的姿态。
这种积极主动的方法有很多好处。例如，可以在对输出的影响最小的时候提前安排维护。只有在有需要的时候才修理机器，而不是按照严格的时间表，也可以减少维护过程。最后，产品不符合规格，因此需要返工或报废的可能性可以减少。加上更少的计划外停机时间，这些好处可以产生可观的回报。
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