根據調研機構麥肯錫公司的估計，2021年全球物聯網市場規模為1.6萬億美元，到2030年B2B市場規模可能會增長到3.4至8.1萬億美元。這項評估表明，未來幾年仍有大量價值機會有待實現。在邁向工業4.0的道路上，企業必須升級他們的信息系統以便為流程變更做好準備。集成平臺是解鎖業務流程的工業物聯網潛力并為新型數字化服務和業務模式提供基礎的重中之重。
為了實現這一價值，各行業的企業實施數字戰略需要克服一些障礙并抓住機遇。物聯網硬件的快速發展以及存儲大數據的能力奠定了數據增長的基礎，這些年來這方面的成本都已顯著降低。現在的重點是如何使用這些正在獲取的數據來創造價值。
1、實現系統互操作性以獲取更好的數據
事實證明，擴展數字化轉型是企業在物聯網領域遇到的最主要的障礙之一。許多項目無法擴大規模，限制了采用率和價值實現。造成這種情況的原因之一是由于使用專有的封閉生態系統，以及傳統系統、不同數據架構和定制物聯網傳感器語言的混合，造成了生態系統的障礙。為了從高級分析中受益，需要在生態系統之間獲取和共享數據，以便可以在整個企業范圍內收集見解。為了實現這一目標，企業需要要求所有未來采購具有互操作性，并計劃解決遺留問題。
2、為未來的高級分析規劃數據存儲
高級分析、人工智能和機器學習使用原始的非結構化格式的大數據。企業需要改變捕獲、存儲和管理這些數據的方式。對于預測分析而言，時間序列數據至關重要，因此企業應該計劃使用云數據倉庫并采用圖形數據庫，以便充分利用新的高級分析技術。
3、企業范圍內的高級分析計劃
當企業在運營過程中擴展并開始使用高級分析(如人工智能和機器學習)時，就會實現更多的價值。企業需要規劃在整個企業中使用的高級分析，而不是在小型試點項目采用或限制在內部數據科學團隊內。當企業的員工開始分析數據以幫助他們了解日常工作時，就會出現數據民主化。麥肯錫公司估計，價值創造的最大潛力在于優化制造業的業務運營，可以提高資產和人員的管理效率。
4、無代碼機器學習和MLOps
自動化高級分析是工業企業的下一個重大機遇。隨著技術的進步，無代碼機器學習(ML)現在正在被世界各地的企業廣泛部署。無代碼機器學習(ML)使專家和運營人員無需任何編碼或編程知識即可快速創建其資產或操作的模型。這些模型是自動部署的，可以從實時和歷史數據中學習，并提供關鍵見解以幫助優化運營。可以看到它被用于預測性維護和實時狀態監控。MLOps是通過自動化應用持續集成測試和持續部署，提供可擴展的最新數據模型，以實現機器學習的工業化。通過機器學習的工業化，模型自動化才得以實現，有助于企業實現高級分析的可擴展性。
5、實現遠程和自動化操作
向遠程工作和集中操作的轉變推動了遠程監控等創新，并在許多運營環境中提高了自動化程度。這些創新將有助于降低運營成本和人員安全風險，并有助于進一步提高物聯網可以產生的價值。提高預測生產故障或錯誤的遠程監控和接收警報的能力將會提高團隊的效率。高級分析將提供根本原因分析，確保將正確的人員和部件調派到現場，并提供見解使操作員能夠做出明智的決策，例如調整流程或設備以確保不會出現生產力損失。
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