工業物聯網的基礎是網絡互聯，我們看到了令人興奮的互連水平。隨著我們克服以前使用不同格式的不同協議、語言和數據的挑戰，這種增強的互連性正在開啟新的創新。

另一個關鍵是數據透明度的提高——這使我們能夠提取以前不容易獲取的數據，并創造新的見解。

工業物聯網，如果您準備好了，您從哪里開始呢？

改變之路

重要的是要記住，并非所有物聯網都是一樣的。能力有一個自然的發展過程，假設您的組織想快速過渡到高度成熟的物聯網部署，但如果您還沒有經歷過物聯網開發的早期階段，那么這大多是不可能實現的。

使用我們的物聯網成熟度模型作為框架，您可以為長期持續成功和盈利奠定基礎。

第1階段：嵌入式設備

代碼在單臺設備上獨立運行，不與其他設備交互。

第2階段：云計算

通過互聯網獲得的計算服務，如服務器、存儲、數據庫網絡、軟件、分析和智能。

第3階段：物聯網

將嵌入式設備和云計算結合在一起。代碼通過網絡連接機器并促進通信。

第 4 階段：預測性維護和分析

使用機器學習從物聯網設備收集的數據中收集預測性業務見解。

第5階段：規范性分析

使用高級機器學習從物聯網設備數據中收集規范性見解，例如基于行為向客戶推薦額外的產品/服務。

第 6 階段：普適計算

計算能力在整個物理環境中、企業內部和外部都可用，而用戶在很大程度上是不可見的。

這些階段指明了通往成熟和收入的道路，但在此過程中也有一些陷阱需要避免。

在物聯網成熟的道路上避免這些陷阱

避免決策癱瘓。我們經常看到，擁有大量物聯網機會的公司難以啟動項目，因為他們無法達成共識或提出令人信服的投資回報模型——通常是因為他們試圖一下子部署太多。不要試圖煮沸海洋，從小處著手，并不斷調整。

避免巨額、高風險的投資。不要在沒有適當市場驗證的情況下進行巨額投資，相反，從小處著手，用一個唾手可得的項目來證明投資回報。如果這個唾手可得的果實沒有成功，這是一個很好的信號，可以讓您最初的假設無效并重新考慮進一步的投資。

避免重新發明輪子。已經有一些行之有效的模型。從工作流程的角度來看，這些包括敏捷和精益方法。當談到人工智能并且您正在考慮自建與購買時，請記住——僅僅因為您找不到要購買的東西，并不意味著解決方案必須完全定制。有些模型只需很少的工程工作就可以插入。通過咨詢熟悉這些成熟框架和解決方案的行業物聯網專家，將風險降至最低。

避免危及操作安全性。在物聯網中工作時，保持安全第一的心態至關重要。記住，您可能正在通過物聯網開啟新的攻擊載體，并且不要因為推出最低可行產品(MVP)的壓力就忽視安全性。