在科技方面的研究和應用最終能夠提高其他行業的生產效率，進而推進其他行業的市場發展，在工業中使用物聯網技術能夠直接提高工業經濟。

　　物聯網發展迅速

　　近年來，各個各家不斷進行技術創新，以進一步推動工業體系智能化。而發展智能制造需要借助工業物聯網技術將制造業推向數字化制造轉型，這一轉變，蘊藏巨大市場。

　　據數據顯示，2017年全球物聯網設備基數為200億臺，預計到2025年將達到754億臺，復合增長率達17%。隨著物聯網市場不斷發展，預計到2020年中國物聯網的整體規模將超過1.8萬億元。工業互聯網作為一種新型制造技術的產物，被眾多業內人士稱為物聯網時代的新入口。曾有專家表示，只要能實現1%效率的提升，就會產生難以估量的經濟價值，1%具有撬動巨大經濟的魔力。

　　工業物聯網市場前景廣闊

　　工業物聯網背后的主要思想是使機器在制定決策時比人類更智能、更高效。這依賴于準確、一致地捕獲和傳遞數據。通過開發了系列網關、測控、傳感裝置，并應用到各個制造業中，帶來了高效率的生產決策基礎。

　　據相關數據推斷，到2025年全球的工業物聯網 (IIoT)連接數將達到138億，其中大中華地區的連接數約為41億，約占全球市場的三分之一。同時，根據中國工業和信息化部的數據，中國工業物聯網市場收入的年增長率約為 25%，在 2018 年達到近 3000 億元人民幣(折合 470 億美元)。這說明了物聯網以及工業物聯網正迎來高速發展時期。萬物互聯在改變我們的生活和工作方式，中國在工業物聯網方面投入巨大，監控和簡化工業生產過程，大大提高生產效率，降低生產成本，在政府的大力支持下，中國將成為該領域的全球領導者。

　　工業物聯網使用場景增加

　　制造行業的企業往往擁有并運行大量的工業設備，所有這些設備都需要監控和維護。對于現有的部署，工業物聯網使得基于更精確數據的制造過程中決策的改進成為可能。它還可以用來提高生產質量和正常運行時間，因為從網絡上的設備和傳感器收集的數據可以實現對生產設備的實時和預測性維護。

　　在大數據支撐下，機器學習，系統可以被訓練以發現潛在的模式，這些模式將對未來的失敗給出指示。如果結果是有關的，他們可以立即調查。這些信息以前需要花費數周的時間才能發現，并依賴于每個技術熟練的專業人員的可用性。現在，使用實時數據可以幫助那些擁有合適技能的人在多個地點監控更多的機器，從而更快地做出維護決策。反過來，制造業效率可以大大加快。除了預測性維護以外，機器學習在工業性能方面也有很大的改進。要做到這一點，企業需要了解所有可用的數據，對數據進行量化，并根據收到的信息提供有關如何最好地進行制造過程的深入見解。機器學習可以用來演示如何提高性能，并在同一級別的投資提供更快的結果。

　　從以上分析可以看出，工業物聯網在傳統工業的應用，能夠通過改變企業的生產效率和管理模式，進而影響企業的整體發展狀況。