概要：工業企業的CIO們要慎重對待物聯網（IoT）平臺的摸底調查。采用率在增長，但實施復雜IT/OT集成的客戶群很小，側重于定義狹窄的結果。應專注于集成和數據及設備管理，以確保平臺滿足不斷增長的需求。

戰略性規劃假設：到2020年，結合邊緣計算的本地物聯網（IoT）平臺在工業物聯網（IIoT）分析技術中將占有高達60%的比重，如今這個比例不到10%。

到2022年底，市場上缺乏出色的平臺將促使15%的制造商開發或收購物聯網平臺，如今這個比例還不到1%。

市場定義/描述：Gartner對工業物聯網（IIoT）平臺市場的定義是一系列集成軟件功能。這些功能涵蓋改進資產管理決策的功能，以及為資產密集型行業內的工廠、倉庫、基礎設施和設備提升操作可見性和控制性的功能。這些舉措還出現在那些行業的相關操作環境中。IIoT平臺可能作為技術套件、開放的通用應用程序平臺或兩者的結合體來使用。平臺旨在支持與工業資產及其操作環境相關的安全和任務關鍵性等方面的要求。IIoT平臺軟件運行在控制器、路由器、接入點、網關和邊緣計算系統等設備上，被視為分布式IIoT平臺的一部分。

IIoT平臺包括以下幾項技術功能：

設備管理――這項功能包括支持手動和自動完成任務的軟件，以便批量或單獨且安全地遠程創建、配置、排查和管理大批物聯網設備和網關。

集成――這項功能包括軟件、工具和技術，比如通信協議、API和應用適配器。該功能讓端到端IIoT解決方案滿足了跨云和本地環境實現數據、流程、企業應用軟件和IIoT生態系統集成方面的要求。這些IIoT解決方案包括：IIoT設備（比如通信模塊和控制器）、IIoT網關、IIoT邊緣和IIoT平臺。

數據管理――這項功能包括支持以下幾方面的功能：

攝取物聯網端點和邊緣設備數據

將來自邊緣的數據存儲到企業平臺

提供數據可訪問性（需要時可按設備、IT及運維技術[OT]系統和外部方來訪問）

跟蹤數據沿襲（data lineage）和數據流

執行數據和分析治理策略，確保數據的質量、安全、隱私和時效性

分析――這項功能包括處理數據流，比如設備數據、企業數據和上下文數據，通過監控使用情況、提供指標、跟蹤模式和優化資產使用，深入了解資產狀態?？梢赃\用諸多技術，比如規則引擎、事件流處理、數據可視化和機器學習。

應用支持和管理――這項功能包括讓采用任何部署模式的業務應用軟件能夠分析數據，并執行物聯網相關業務功能的軟件。核心軟件組件管理操作系統、標準輸入輸出或文件系統，以支持平臺的其他軟件組件。應用平臺（比如應用平臺即服務[aPaaS]）包括支持應用的基礎設施組件、應用開發、運行時環境管理和數字孿生。平臺讓用戶得以獲得“云規模”可擴展性和可靠性，并快速無縫地部署和交付物聯網解決方案。

安全――這項功能包括便于審核和確保合規的軟件、工具和實踐，它們還便于制定和執行預防性、檢測性、糾正性的控制措施，確保數據在整個IIoT解決方案中的隱私和安全。

IIoT平臺不同于工業環境中使用的傳統OT，原因在于它能夠：

從聯網的物聯網終端更經濟高效地收集更多數量的高速復雜的機器數據。

合并和協調工業環境中工業資產方面之前孤立的數據源（比如歷史檔案和企業資產管理[EAM]）。這能夠提高數據的可訪問性，以便企業內部和企業之間使用。

通過對集中式數據進行專門分析，跨異構資產組合提升了洞察力和行動力。

為遺留系統提升了應用支持和數據可視化。

IIoT平臺監控物聯網終端和事件流，并支持及/或轉換眾多制造商和工業專有協議。 IIoT平臺還分析物聯網邊緣（靠近資產）以及云和數據中心的數據。IIoT平臺在共享和使用數據時還集成和調動IT系統和OT系統，另外支持應用開發和部署。IIoT平臺越來越多地用于豐富和補充OT功能，以改善資產管理生命周期戰略和流程。在一些新興的使用場合下，IIoT平臺不需要一些OT功能。

IIoT平臺結合IoT邊緣，并借助企業IT和OT集成，使資產密集型行業準備好成為數字化企業。需要的話，如果為生產和業務利益相關者以及外部業務合作伙伴和客戶改進數據可用性和訪問權限，就能完成這種轉型。

橫向和縱向的業務應用軟件不在此魔力象限的范圍內。比如包括：

企業資產管理（EAM）/計算機化維護管理系統（CMMS）

車隊管理

制造執行系統（MES）

維護、維修和操作（MRO）

產品生命周期管理（PLM）

資產績效管理（APM）/基于條件的維護（CBM）

現場服務管理（FSM）

樓宇管理系統[BMS]

然而，平臺提供商必須在與這類應用軟件的集成和互操作性方面展示可以證明的價值。

針對性的工業企業

針對這次市場評估，Gartner側重于三個資產密集型行業：

制造業和自然資源行業，包括汽車、消費非耐用產品、能源及加工、重工業、IT硬件、生命科學及醫療產品以及自然資源及材料等子行業。

交通運輸行業，包括航空運輸、汽車運輸、油氣管道、鐵路及水運、倉儲、快遞和支持服務等子行業。

公用事業行業，包括電力、天然氣和供水等子行業。

區別IIoT平臺

工業物聯網與一般物聯網的區別在于，工業物聯網技術是專門用于資產密集型行業及相關環境（通常受監管）的。IIoT的集成、擴展性和影響涵蓋IT和OT系統。IIoT解決方案收集、匯總、協調和分析數據，以便：

促進資產管理決策

提升操作可見性，從而降低資產、基礎設施和設備的自動化和控制成本

IIoT平臺的一些特性包括如下：

IIoT平臺必須可通過OT和企業IT應用軟件的集成來加以擴展。集成必須安全可靠。

可靠性和彈性是大多數IIoT解決方案的立足之本，主要是由于還涉及受監管安全因素?？煽啃院蛷椥园ūO控和管理需要100%可用性的關鍵設備和服務。因此，IIoT解決方案在設計當初通常注重故障識別和故障恢復能力。這些因素加大了架構方面的挑戰。

IIoT中的部署要求很復雜，且常常受監管。這種情況導致了重大的集成挑戰，以確保生命安全、系統的任務關鍵性以及數據安全和隱私。主要的企業應用軟件（比如MES、ERP、APM/CBM和EAM/CMMS）推動解決方案，物聯網服務在云、本地或混合環境上運行。今天，IIoT必須能同時滿足本地部署和云部署的需求。

由于來自云和物聯網終端設備的委托服務，IIoT有邊緣計算方面的要求，這些終端設備的多個傳感器生成大量數據，常常高速生成。邊緣計算包括主要在本地運行的邊緣平臺和邊緣網關。有眾多不同協議（標準和專有）的物聯網和OT設備通過擁有強大計算功能的網關和邊緣平臺相連接。IIoT主要是一種五層架構模型：設備、網關、邊緣計算、平臺和企業應用集成。

值得一提的是，在企業應用軟件中，工業企業使用并日益依賴第三方數據服務。這些服務可能包括對操作和生產規劃至關重要的數據，比如天氣、大宗商品/貨物/服務的現行價格、定制需求、正向及逆向物流及供應鏈方面的其他考慮因素。

與以消費者為中心的商業物聯網解決方案相比，IIoT解決方案的端點數量較少（數千或數萬個）。端點生成的數據量以及數據的頻率和速度可能非常高。傳感器常常每隔幾毫秒就傳輸數據。IIoT解決方案的特點是設備少，但數據量大。

IIoT傳感器生成的數據對于終端設備的操作常常至關重要，還有助于加強環境的安全。因此，IIoT解決方案中邊緣處的處理和分析以解決安全問題來得更重要，通過復雜、分段的網絡設計來強調正常運行時間，并最大限度地減少數據丟失也很重要。數據還大大有助于實現效率和可用性方面的目標，因而大幅節省成本。