從機器人系統和高度自動化的裝配線，工業物聯網卡正在進入幾乎所有行業的當今制造環境。醫療設備組裝、汽車生產、食品加工和眾多包裝應用都開始獲得從智能設備以及物聯網卡連接的好處。

　　具有動態機械和自動化設備的現代生產環境開始越來越依賴于實時數據分析。工業物聯網通過廣泛的智能傳感器以及大量的物聯網卡的部署實現最新的評估，這些傳感器允許基于強大的通信基礎設施進行普遍的系統范圍數據采集。以這種方式，從工廠車間環境的組件和設備連續地收集大量數據。收集后，這些數據通過物聯網卡聯網上傳到后臺系統進行分析，從而轉化為有用的信息。比幾年前安裝的設備更智能的設備現在需要支持實時本地分析、設備分析和系統級智能，包括邊緣和云計算策略。

　　數據收集和分析的目標是將所有活動轉換為可操作的結果。這意味著使用從設備中收集的信息來提高整體設備效率，換句話說，最大化生產力并最小化計劃外停機。這個概念很簡單，并提供許多好處，例如更高的產量和更高的質量，系統完整性的整體視圖，更好的庫存控制，由于能源優化而降低擁有成本，以及能夠遠程訪問分析結果。收集和使用數據來推動直接影響生產力的決策的能力是工業物聯網的本質。

　　另一種看待這種生產力發展的方法是預防性維護的過程。在設備收集的工業物聯網數據可用于在可用性、性能和質量方面推動機器可靠性的改進。

　　雖然良好執行的工業物聯網系統的潛在好處在提高生產力方面極具前景，但實現全面實施的道路并非沒有挑戰。首先，基礎設施仍在不斷發展。就其本質而言，工業物聯網會生成大量數據，必須對其進行匯總、分析，然后對其進行操作。制造應用程序需要實時數據，這些數據需要一類全新的組件，具有專用設備級智能的組件。邊緣和基于云的計算策略都需要能夠處理大數據新現實的基礎設施，而這些系統仍然不完善。

　　國內物聯網卡交易平臺物聯卡之家表示，除了當今工業物聯網格局不完備狀態外，標準同樣是雜亂無章的。現實情況是，沒有統一的標準來在全球范圍內推動工業物聯網基礎設施建設。從工業4.0和工業互聯網聯盟到中國制造2025和智能工廠，在開發工業物聯網標準時存在各種區域和行業特定的策略，結果是各種各樣不同的的工業物聯網基礎設施遍布整個制造業。