制造业需要采集并处理大量数据，通过对数据进行分析和可视化，有助于优化运营和成本。数据是工业物联网（IIoT）的基石，而制造业能够从IIoT中获得利益最大化。在制造领域，智能传感器、分布式控制及复杂安全软件提供的安全方案是这次革命的黏合剂。
为了实现IIoT的愿景，我们必须将大量数据，甚至老旧系统置于云端。这将带来巨大的安全隐患，因为适用于工业控制系统的安全措施尚未跟上步伐，甚至在某些情况下根本不存在。当参与者知道（无论是否恶意）某个工厂或车间实际上已经联网，并充分利用各种不同的攻击手段时，这一切将发生变化。
安全措施必须是软件和嵌入式硬件的结合，保护关键的控制系统免受各种攻击。关键挑战有三种：采用密钥的硬件安全认证、采用TLS的安全通信，以及安全装载。由于连通性（支持IIoT的能力）将任何安全漏洞暴露无遗，为了保护IIoT利益，安全问题就不能是亡羊补牢式的方案。
2、IIOT为工厂带来的便利
IIoT在工厂建设中的一个很好案例是通用电气（General Electric）在纽约北部设立的价值1．7亿美元的现代化工厂。该工厂在2015年开始运营，为手机通信塔等设备生产先进的钠镍电池。工厂布设了10000多个传感器，分布于180000平方英尺厂房；所有传感器都连接到内部高速以太网。传感器监测一切过程，例如：使用哪个批次的原材料、烘烤温度是多少、制造每节电池的耗能多少，甚至当地的气压等参数。在生产车间，员工利用平板电脑即可通过遍布全厂的Wi－Fi节点获得所有数据。
制造业的另一个例子是西门子的安贝格电子厂，该工厂生产可编程逻辑控制器（PLC）。生产过程的自动化程度很高，机器和计算机处理价值链的75％工作，其它则由人工完成。只有在生产过程的起始阶段需要人工处理，员工将基本件（裸电路板）放在生产线上。此后，一切均自动完成。值得一提的是，Simatic单元控制Simatic设备的生产。整个制程大约有1000个这样的控制单元。
IIoT收集传感器数据、支持机器间（
）通信及自动化进程。智能化机器在诸多方面优于人工操作，例如，可以精确采集数据、传输数据，并保持高度一致性，从而解决了效率低下、保持长期运转、合理规划设备维护等问题，以获得更高的生产效率。Maxim Integrated将IIoT按堆栈形式进行划分，如图1所示。IIoT堆栈最底层是工厂或生产车间的设备（系统）。这些设备可以是现场传感器、控制器、工业PC等，所有这些均为硬件系统，包括硬件的安全保护功能。这些终端设备必须提供有效的数据通信，连接至通信集线器、网关和交换机，从而将这些数据作为大数据存放在云端（或企业网）。
IIoT的目标是将数据可集成到企业的ERP和CRM软件中，不仅能够高效规划制造过程、降低成本，甚至利用客户／市场信息来改变装配线和过程参数。
堆栈的顶层影响到软件开发和集成，底层影响系统设计。IIoT的主要利益可分为三部分（图2）：资产、过程和企业优化。优化一台电机要比优化钻台操作更容易，而后者又比优化大型产线容易。而对所有环节进行优化是IIoT的终极梦想。
第一级分析和交互操作发生在第一线：从传感器（例如涡轮传感器、电机编码器或振动特征信号）数据采集，然后在本地进行数据处理，帮助操作者掌握如何调节参数以实现最高效率，或提供故障隐患的早期征兆。
第二级分析在控制室或工厂完成，将来自多个终端设备甚至多个组装线的传感器数据整合在一起，从而制定决策，提高工厂或过程效率。例如，控制室做出让各种终端设备空闲或休眠的决策，降低过程的总体功耗。
图1 自动化产业的工业物联网