在網絡和基礎設施需求方面，工業部門面臨著一系列完全不同的額外挑戰。在許多情況下，設備必須承受極端溫度、灰塵、污垢、濕度、電子頻率等。這些惡劣的環境要求高質量、經過測試和驗證的工業級連網設備，以防止重復的設備故障和成本高昂的計劃外停機時間。

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需要在室外運行任何類型設備或需要全天候保持較高環境溫度生產環境的組織，需要強大的物理網絡組件來保持運行。能源公司、研究機構、制造商和農業公司都有設備需要在極端條件下運行，因此需要能夠承受壓力的組件。

一旦正確的組件就位，重點就轉移到數據收集和設備管理/維護上。

數據

工業物聯網(IIoT)意味著幾乎所有設備都可以配備實時采集和傳輸數據的傳感器。這些數據可用于預測設備何時需要維護，設備是否高效運行，以及設備如何影響其環境并受其影響。為了最大限度地提高數據收集和傳輸的可靠性和速度，即使在惡劣環境條件下也能正常運行，加固的網絡設備必須優先考慮。

如果用于網絡連接的關鍵組件沒有經過充分構建和測試，則無法在惡劣條件下運行，然后不斷更換和頻繁服務中斷的需求可能會使其失去原有意義，并且也使部門成本不堪重負。

設備管理

麥肯錫認為，將人工智能和機器學習應用于資產管理意味著您的組織可以自動檢測環境狀況中可能影響遠程網絡性能的任何不一致性，并在無需任何人工干預的情況下進行必要更改。

Investcorp稱，數字孿生可以幫助您以最小的中斷來遠程管理設備。對于位于環境惡劣的偏遠地區的關鍵基礎設施和設備來說，這可能是一種完美的方法。通過跟蹤當地情況，調整運行參數以獲得最佳功能，并仔細監測組件溫度和網絡強度，可以快速發現故障，并派出小組進行現場修復。

預測性維護

集成預測性維護可以減少此類故障的發生，從而減少了在惡劣條件下或在危險地形中派遣人員的需要。通過預測故障并制定解決方法，您可以避免計劃外的停機時間和數據丟失。正如德勤指出的那樣，預測性維護是預防性維護的一個進步，因為它使用數據分析來精確地確定潛在故障的內容和時間，而不是根據平均時間來安排維護任務。

如果您有在惡劣環境中運行的設備，并且希望保持穩定的網絡連接，那么選擇為所有類型惡劣室外和室內環境設計的工業級網絡工具無疑是明智之舉。這些工具具有工業級安全認證和危險場所認證，可在-40℃至75℃的極端溫度下使用，并具有抗振動和沖擊的能力。