关于工业物联网(IIoT)的大量可用信息往往集中于开发和可用技术、测试平台以及该概念对各种规模的企业的转型可能性。关于公司实际将工业物联网技术应用于特定生产应用的信息并不那么容易获得。
然而，最近的工业物联网应用公告表明，我们可能会超越工业物联网概念的前几个阶段——开发技术新闻占主导地位——进入公开应用信息的阶段。
这则公告来自雾角系统他还强调了日本工业电子公司Daihen Corporation对该公司软件的使用。Daihen正在使用FogHorn Systems边缘计算软件来自动化其工业变压器的生产。FogHorn的闪电边缘ML(机器学习)为Daihen提供实时分析和机器学习边缘它还帮助公司及时发现生产错误，同时提高了协作和数据准确性。
Daihen说，FogHorn软件帮助他们每年减少了5000小时的人工数据输入。
闪电边缘ML软件被引入到Daihen的运营中，以帮助Daihen在大阪工厂的运营领导更快地分析传感器数据，并减少部署在整个工厂的数十个设备的人工监控需求，以测量物质状况。作为FogHorn软件部署的一部分，Daihen安装了额外的传感器，通过RFID(射频识别)监控整个制造过程中的温度、湿度和粉尘水平。在该传感器部署的第一个6个月阶段，工厂70%的区域被基于rfid的跟踪系统覆盖。Daihen公司计划在今年年底之前实现大阪工厂的100%覆盖率。
这些额外传感器的部署提供了实时分析所需的数据，以确定电力变压器的每个部分是如何组装和存储的。数据还可以跟踪每个阶段需要多长时间才能完成。FogHorn公司的闪电边缘ML软件分析所有这些数据，从而洞察可能对组件生产质量产生影响的变化。
当然，像Daihen这样的应用公告还没有超过持续不断的工业物联网技术发展新闻。事实上，就在FogHorn宣布收购Daihen之前，谷歌宣布将把FogHorn Systems的Lightning Edge ML与其云物联网核心(Cloud IoT Core)集成在一起，这是一项来自谷歌的托管服务，允许用户安全地连接、管理和接收来自全球分散设备的数据。
谷歌cloud物联网产品管理主管Antony Passemard表示:“通过结合FogHorn的行业领先智能，我们创建了一个完全集成的边缘和云解决方案，最大限度地从每个物联网设备获得的见解。”
根据谷歌，云物联网核心捕获设备数据，并将其发布到云Pub/Sub进行下游分析。然后，企业可以使用谷歌BigQuery进行专门分析，使用云机器学习引擎运行高级分析并应用机器学习，或在谷歌data Studio中使用丰富的报告和仪表板可视化IoT数据结果。FogHorn的闪电边缘(Lightning Edge)为谷歌的云物联网核心(Cloud IoT Core)增加了功能，使数据能够在传感器数据来源处或附近进行处理。
谷歌在发布会上谈到两家公司的技术合作时说，FogHorn“丰富并优化了发布到云端的数据，以便进一步处理和分析”。
