工业物联网的基础是网络互联，我们看到了令人兴奋的互连水平。随着我们克服以前使用不同格式的不同协议、语言和数据的挑战，这种增强的互连性正在开启新的创新。

另一个关键是数据透明度的提高——这使我们能够提取以前不容易获取的数据，并创造新的见解。

工业物联网，如果您准备好了，您从哪里开始呢？

改变之路

重要的是要记住，并非所有物联网都是一样的。能力有一个自然的发展过程，假设您的组织想快速过渡到高度成熟的物联网部署，但如果您还没有经历过物联网开发的早期阶段，那么这大多是不可能实现的。

使用我们的物联网成熟度模型作为框架，您可以为长期持续成功和盈利奠定基础。

第1阶段：嵌入式设备

代码在单台设备上独立运行，不与其他设备交互。

第2阶段：云计算

通过互联网获得的计算服务，如服务器、存储、数据库网络、软件、分析和智能。

第3阶段：物联网

将嵌入式设备和云计算结合在一起。代码通过网络连接机器并促进通信。

第 4 阶段：预测性维护和分析

使用机器学习从物联网设备收集的数据中收集预测性业务见解。

第5阶段：规范性分析

使用高级机器学习从物联网设备数据中收集规范性见解，例如基于行为向客户推荐额外的产品/服务。

第 6 阶段：普适计算

计算能力在整个物理环境中、企业内部和外部都可用，而用户在很大程度上是不可见的。

这些阶段指明了通往成熟和收入的道路，但在此过程中也有一些陷阱需要避免。

在物联网成熟的道路上避免这些陷阱

避免决策瘫痪。我们经常看到，拥有大量物联网机会的公司难以启动项目，因为他们无法达成共识或提出令人信服的投资回报模型——通常是因为他们试图一下子部署太多。不要试图煮沸海洋，从小处着手，并不断调整。

避免巨额、高风险的投资。不要在没有适当市场验证的情况下进行巨额投资，相反，从小处着手，用一个唾手可得的项目来证明投资回报。如果这个唾手可得的果实没有成功，这是一个很好的信号，可以让您最初的假设无效并重新考虑进一步的投资。

避免重新发明轮子。已经有一些行之有效的模型。从工作流程的角度来看，这些包括敏捷和精益方法。当谈到人工智能并且您正在考虑自建与购买时，请记住——仅仅因为您找不到要购买的东西，并不意味着解决方案必须完全定制。有些模型只需很少的工程工作就可以插入。通过咨询熟悉这些成熟框架和解决方案的行业物联网专家，将风险降至最低。

避免危及操作安全性。在物联网中工作时，保持安全第一的心态至关重要。记住，您可能正在通过物联网开启新的攻击载体，并且不要因为推出最低可行产品(MVP)的压力就忽视安全性。