如今，工业4.0领域中的企业面临着不断增长的需求，需要变得更快、更智能、更精简、更盈利。智能城市和智能家居正在兴起，越来越多的工厂采用物联网技术以实现自动化和智能化。
物联网具有颠覆各行业领域业务模式的潜力。如果实施得当，可以简化流程、改进决策。并为利益相关者、合作伙伴和客户等创造额外价值。毫无疑问，物联网是工业4.0的主要驱动力。
工业4.0是指制造/生产及相关行业实现数字化转型以创造更多价值的过程。许多人认为当前的数字化转型的趋势类似于第四次工业革命。
工业4.0关注制造业如何通过使用第三方平台技术、创新加速器和IT/OT(运营技术)进行转型。这意味着整合网络安全、大数据、AR/VR、云计算、自动化、人工智能和物联网领域的尖端技术，以数字化方式转变传统流程和能力。其目的是使企业更智能、更快速、更具弹性以及更敏捷。
以下是采用物联网技术的一些顶级工业4.0用例：
(1)大数据与分析
制造业通常产生大量数据，这可能来自物联网传感器、产量、销售预测和性能数据等。还必须处理一系列外部数据点和因素，例如市场状况、政治、气候等。 但是，在有效存储、处理和利用这些数据时，通常会出现问题。
从历史上看，人工收集、组织和筛选数据是一个耗时且费力的过程，更不用说收集和分析见解。更糟糕的是，考虑到处理大数据方面的效率和熟练程度，而这是对人类能力和潜力的一种浪费。大数据和分析工具正在将企业运营的这一方面转变为一种虚拟的实时操作，并且显著提高应用程序的智能化。
(2)自主机器人
虽然像人类一样智能和灵巧的仿人机器人的出现还需要一些时日，但制造自动化却出人意料地成熟。机器人技术已经广泛应用于在各种生产线中执行重复的、高精度的任务。自动化机器人在制造业中可能带来的好处是深远的：
促进连续生产，几乎没有停机时间。
保障工作人员的人身安全。
通过快速自主的决策提高效率和生产力
如今，更先进的机器人甚至不需要人工操作。他们可以自我导航，也可以逐项列出并快速完成不同种类的繁重任务。
(3)模拟和数字孪生
数字孪生是真实世界对象的虚拟模拟，例如制造设备或整个生产设施。这些系统最常见的用例是运行旨在识别低效率和改进机会的模拟。
它们还可以用于运行系统或机器在特定情况下执行的抢先测试。更重要的是，员工可以在进入现实场景之前使用虚拟现实设备进行培训和教育。当与人工智能和机器学习技术结合使用时，这可能特别有效。
(4)横向和纵向系统整合
横向整合可以确保企业的机器、物联网设备、流程和人力无缝协作。另一方面，垂直整合确保这些生产数据可供企业的不同部门使用和操作。
最终目标是为需要它的企业建立无缝连接和组织范围内的可见性。数据应该在机器、员工甚至供应链或业务合作伙伴之间可用和共享。
例如，这种相互联系可以帮助生产为供应链的延迟做好准备。或者让销售人员根据其制造绩效做出决策。
(5)工业物联网
在制造环境中，工业物联网通常与收集操作和环境数据的设备传感器相关联。这些传感器是用于通知其他垂直行业，并制定制造流程和技术决策的主要数据输入源。除了制造设备之外，它还可以应用于配套设施和系统，例如空气过滤和冷却系统等。这种持续收集和共享数据是几乎所有其他物联网系统的基础。
(6)网络安全技术
也许物联网在企业的整个运营中的唯一主要缺点是，系统互连程度越高，潜在的安全风险就越大。任何单一的物联网设备都可能成为网络攻击的入口点，可以迅速扩散到业务运营堆栈中的所有其他设备和系统。
但是，可以通过使用尖端的物联网网络安全系统来减轻这种风险。当今行业领先的物联网安全系统利用人工智能、机器学习和区块链等技术自动响应攻击。这些智能安全系统可以防御各种攻击，从社会工程到勒索软件再到DDoS。
网络安全人员可以隔离和清理一部分物联网网络，而不会导致整个系统停机。此外，经过微调的配置和访问控制可以提高整体安全性。
(7)云计算
云计算为各行业组织带来了前所未有的可扩展性、灵活性和上市速度的承诺。云计算基础设施便宜、安全、快速，并且预先配置了数据冗余和业务连续性措施。
企业可以将特定需求和业务流程外包给云平台，无论是SaaS、CaaS、IaaS还是XaaS。云制造甚至已经出现，可以在地理上分散的地点同步制造。
数据可以无限量存储，所有利益相关者(包括客户)都可以轻松快速地访问。从面向消费者的角度来看，云计算在速度、可用性和可靠性方面提供了许多好处。更不用说在采购、维护和运营基础设施时降低管理成本。
(8)增材制造(AM)
增材制造(AM)是3D打印的工业生产名称。3D打印本身就是通过分层添加更多材料来制造产品的过程。计算机辅助设计(CAD)或3D对象扫描仪可用于创建对象的数字模型，然后可以进行3D打印。
这为制造商提供更多的机会，包括众包设计、创意和用户生成的内容。甚至人工智能也可以与大数据相结合，以创造人工智能产生的创新或发明。
(9)人工智能与制造
以上提到了人工智能在工业物联网中的多种用途。公平地说，由于人工智能在速度、效率和自动化方面的潜力，将不可避免地渗透到几乎所有的数字技术中。
人工智能已经在预测市场趋势、供需甚至维护方面得到了广泛的应用。 而在大数据和机器学习的帮助下，人工智能的潜力只会越来越大。例如，机器可以独立于人工输入来识别和解决效率低下的问题。
(10)AR和VR
由于期望与现实之间的不一致，AR和VR的发展也许会遇到挫折。然而，它现在作为一种跨越所有载体的变革性技术，将会再次取得进展。
AR技术可以让用户在现场即时访问丰富的场景数据。例如，当管理员佩戴AR设备走过仓库时，很容易看到某一包裹的信息。管理人员甚至可以收到即时警报、工具提示或危险材料警告。
AR和VR技术都可用于使用沉浸式、逼真的模拟方式进行训练，并且可以与数字孪生结合使用。
需要注意的是，物联网技术不仅仅为大型企业所用;中小企业也有大量的用例。虽然智能工厂的理想比以往任何时候都更容易实现，但企业需要对工业4.0物联网的到来做好准备。