虽然几乎所有的物联网项目都需要收集和分析大数据，但每个部署的工业物联网都有独特的特点。数据类型、收集方法和分析可能依赖于部署在高度复杂、定制的机器设备里面的传感器和软件。这些传感器可能部署在本地、区域或全球等不同地方。不管规模大小如何，从收集什么数据、如何收集数据以及为何收集数据方面来看，每个部署的物联网都将不一样。
从物理环境来看，一些工业物联网部署起来很容易。你幸运的话，可以将传感器部署到气候完全受控制的设施中。但在许多情况下，需要部署传感器及其他灵敏网络设备的地方所处环境恶劣，包括高温、严寒和通风条件差。干净能源也是要关注的一个重要方面。在许多情况下，工业物联网需要加固型的物联网传感器和网络硬件，抵御得住这种类型的物理环境挑战。
工业物联网与其他类型的物联网的一大区别在于，为工业物联网收集的数据大部分用来使质量控制流程自动化。对大多数类型的工业产品来说，包括原材料、农业和建筑施工，质量控制是一个重要的方面。但是所收集的质量控制数据的类型和收集方法却高度取决于具体的垂直行业。
实施工业物联网的另一个驱动因素就是，发掘能源效率，并通过众多方法使其实现自动化。这可能需要将智能传感器实施到制造工厂里面的暖通空调和照明系统中，并收集传感器生成的数据，将人工智能实施到工厂设备中，让设备在最佳状态下运行，并且找出哪些方面可以通过升级和更新改造工厂的某些部分来提高能源效率。这方面的应用前景几乎是无限的。
众所周知，在成为苹果公司首席执行官之前，蒂姆·库克是制造供应链方面的高手。无论你从事哪个行业，改进供应链流程都至关重要。但是找出供应链中哪些方面可加以改进说起来容易做起来难。许多供应链流程是计算机化的，却存在内在的数字化孤岛。这导致供应链上出现盲区，最终导致成本较高。许多工业物联网项目就是旨在提供端到端的供应链可见性。
在许多情况下，工业物联网项目需要用物联网传感器改造工业设备。这将包括诸多设备，比如制造设备、铲车和贮存容器。虽然少数几个工业物联网项目可能安装在全新的场地，使用全新的设备，但大多数项目需要更新原有的流程和工具，才能将它们带入到物联网环境。
如果你之前从来没有接触过工业IT，可能从来没有听说过诸如OPC、MQTT DDS或AMQP之类的协议，也没有接触过基于SCADA和MES平台的应用软件。所有这些以及其他更多都是用在工业IT环境下的常见应用软件和协议。因此，面临的挑战就是，把这些工业设备和平台与公司企业层面的应用软件和数据存储机制连接起来。
虽然工业IT存在已有相当长一段时间，但在许多情况下，IT领域的“工厂”部分与“企业”部分彼此独立运作。比如说，即便制造设备与网络连接，这个网络可能最初也是作为一个封闭系统而构建的，与企业网络根本没有联系。但是就工业物联网而言，这两个小组必须作为一个部门来协同工作。这可能很困难，因为这两个小组之间的流程、技术和安全机制不一样。幸好，工业互联网联盟(IIC)等组织正在开发有助于填补这个缺口的框架。
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