1、连接技术
物联网技术在制造业的最大瓶颈之一是带宽。一次可以通信的数据越多，这些系统的设置越快、越高效。网络速度对于实时应用程序和边缘计算的成功至关重要。但是，如果不需要尽可能快地传输数据，则可能不需要极高的带宽。
2、预测性维护和分析
制造中心的故障是极其昂贵的。通过人工智能提供的预测性维护，企业可以节省数百万美元。但是，如果没有正在评估的机器的高质量数据，工业机器学习算法就无法发挥作用。
3、自动化质量保证
借助工业物联网网络，可以远程自动进行质量保证监控。这可以大大提高制造企业的生产力和效率。可以发送实时警报，以便对意外机器故障和其他中断等问题做出更快速的响应。
4、边缘计算
工业物联网技术最有趣的趋势之一是边缘计算。许多行业和企业已经从处理本地设备转移到为它们进行数据处理的远程服务器。虽然这减少了本地设备（如手机或 PC）必须执行的处理量，但在时间和带宽方面成本更高。边缘计算的目标恰恰相反，让处理尽可能接近“边缘”。
5、定位追踪
位置跟踪在制造业中有多种应用，它们都依赖于工业物联网技术。虽然众所周知 GPS 在大多数户外环境中都非常有效，但室内定位系统和 GPS 干扰（如高楼密集的城市）可能更具挑战性。
6、能源优化
基本目标是做到如果房间不使用，灯会自动关闭，这是优化能源使用，节约成本。
