工業物聯網(Industrial Internet of Things；IIoT)是目前製造業最熱門的話題，隨著工業4.0、資訊科技(IT)與操作技術(OT)匯流、智慧型產製等議題崛起，工業物聯網據稱能 讓生產過程更具彈性、更具成本效益，且更能回應市場需求變化，預估該網絡將串連起市值數兆美元的數十億個物聯網裝置。

事實上，現有的技術已能搭建工業物聯網基礎建設，只要利用現有技術，將產業系統架構連結起來，就足以推動工業物聯網，讓各公司提供產品表現相關資訊給產品供應廠商。然而，人們對於現有技術的潛力尚認知不足，也還缺乏將這些技術轉換成商業價值的遠見。

傳統上，產業界追求組織內的垂直與橫向連結，希望藉此提升產能與作業品質。一般產業自動化系統所採的感應器和促動器(actuator)，即可用來支援過程控管、安全性、以及政策程序。

過去為節省控制系統成本，以狀態為依據的維修(condition-based maintenance)負責人員很少加裝感應器。但隨著科技演進，利用較便宜的外接感應器、Wi-Fi連線、預測性分析以及雲端運算技術，能使這類維修 與其他連接式應用更為實際，開啟更高的產能與新的商業模式。

此外，由於現有技術條件充足，人們更需關切的是網路安全、技術標準、智慧財產權等最可能阻礙工業物聯網發展的要素。

根據國際自動化學會(The International Society of Automation；ISA)網站指出，所謂工業物聯網可分為幾個區塊，包括智慧資產(intelligent assets)、資料通訊基礎建設(data communications infrastructure)、統計分析與應用(analytics and applications)，最後則是「人」。

而工業物聯網可利用的現有技術包括行動與智慧型裝置、有線與無線網路、雲端運算、巨量資料、統計分析以及視覺化工具。智慧型資產包括機器或者具備感應器、 處理器、記憶體與傳播能力的資產，這些資產負責生產資料且在價值鏈上進行資訊分享，未來有些智慧型資產甚至能有自我意識、或能自動化操作。

這些智慧型資產除了網際網路外，也往往利用LTE、ZigBee、Wi-Fi、IEEE 802.15-4、以及雲端運算建設等網路技術，並以相對容量去回應巨量資料需求。

統計分析與應用相關軟體則能優化資產與系統，預測統計能減少非計畫停機時間(unplanned downtime)。此外，這些工具產生的新資訊，則能夠導向新的商業模式，愈來愈多公司會提供服務型產品，而非實體產品販售。

而業界公司若希望器材供應商提供更精準的服務，可即時提供機器服務中的數據資料。舉例來說，農業、礦業等重型機具製造商，已懂得利用感應器、通訊裝置與智慧型技術來監測機器的實際表現，並依據即時資料改善操作方式、產品設計、失敗率、成本效益等等。

不過，這些即時服務資料是否真能安全地交付給器材供應商，也是一個問題。以目前而言，在原有資料基礎建設上面，添加安全的雲端系統是最保險的方式。各公司 可透過微軟(Microsoft) Windows Azure這類公有雲服務，再透過軟體即服務(SaaS)應用確保特定資訊只與特定供應廠商分享。

對高效能的製造商而言，連網產品等於是產品販售給消費者後，還能繼續開發新型服務以及商機。奇異電氣(GE)指出，該公司已利用連網產品解決旗下電力與水利事業53%的服務問題。

多數客戶不會願意為了增加連網功能而放棄既有裝置，因此，若要使更多產品連網，製造業可替代或升級部分器材，以節省重新安裝新裝備的成本。

公司若先定義好哪些裝置對於特定營運改善、資產管理最為重要，即可先以這些裝置作基礎，展開全面性的工業物聯網策略。專家分析，OEM廠商將會是最早、且範圍最廣的工業物聯網採用者，因為工業物聯網可提供遠端監測與診斷，亦能以低成本管理機具。

最後，產業組織在決定是否導入工業物聯網時，若先檢視其連網裝置對網路與軟體介面的標準化狀態，以及安全管控程序，將能減少許多未來操作上的變數與阻礙，並降低諸如個人傷害、智慧財產權盜用等風險。