制造業需要采集并處理大量數據，通過對數據進行分析和可視化，有助于優化運營和成本。數據是工業物聯網（IIoT）的基石，而制造業能夠從IIoT中獲得利益最大化。在制造領域，智能傳感器、分布式控制及復雜安全軟件提供的安全方案是這次革命的黏合劑。
為了實現IIoT的愿景，我們必須將大量數據，甚至老舊系統置于云端。這將帶來巨大的安全隱患，因為適用于工業控制系統的安全措施尚未跟上步伐，甚至在某些情況下根本不存在。當參與者知道（無論是否惡意）某個工廠或車間實際上已經聯網，并充分利用各種不同的攻擊手段時，這一切將發生變化。
安全措施必須是軟件和嵌入式硬件的結合，保護關鍵的控制系統免受各種攻擊。關鍵挑戰有三種：采用密鑰的硬件安全認證、采用TLS的安全通信，以及安全裝載。由于連通性（支持IIoT的能力）將任何安全漏洞暴露無遺，為了保護IIoT利益，安全問題就不能是亡羊補牢式的方案。
2、IIOT為工廠帶來的便利
IIoT在工廠建設中的一個很好案例是通用電氣（General Electric）在紐約北部設立的價值1．7億美元的現代化工廠。該工廠在2015年開始運營，為手機通信塔等設備生產先進的鈉鎳電池。工廠布設了10000多個傳感器，分布于180000平方英尺廠房；所有傳感器都連接到內部高速以太網。傳感器監測一切過程，例如：使用哪個批次的原材料、烘烤溫度是多少、制造每節電池的耗能多少，甚至當地的氣壓等參數。在生產車間，員工利用平板電腦即可通過遍布全廠的Wi－Fi節點獲得所有數據。
制造業的另一個例子是西門子的安貝格電子廠，該工廠生產可編程邏輯控制器（PLC）。生產過程的自動化程度很高，機器和計算機處理價值鏈的75％工作，其它則由人工完成。只有在生產過程的起始階段需要人工處理，員工將基本件（裸電路板）放在生產線上。此后，一切均自動完成。值得一提的是，Simatic單元控制Simatic設備的生產。整個制程大約有1000個這樣的控制單元。
IIoT收集傳感器數據、支持機器間（
）通信及自動化進程。智能化機器在諸多方面優于人工操作，例如，可以精確采集數據、傳輸數據，并保持高度一致性，從而解決了效率低下、保持長期運轉、合理規劃設備維護等問題，以獲得更高的生產效率。Maxim Integrated將IIoT按堆棧形式進行劃分，如圖1所示。IIoT堆棧最底層是工廠或生產車間的設備（系統）。這些設備可以是現場傳感器、控制器、工業PC等，所有這些均為硬件系統，包括硬件的安全保護功能。這些終端設備必須提供有效的數據通信，連接至通信集線器、網關和交換機，從而將這些數據作為大數據存放在云端（或企業網）。
IIoT的目標是將數據可集成到企業的ERP和CRM軟件中，不僅能夠高效規劃制造過程、降低成本，甚至利用客戶／市場信息來改變裝配線和過程參數。
堆棧的頂層影響到軟件開發和集成，底層影響系統設計。IIoT的主要利益可分為三部分（圖2）：資產、過程和企業優化。優化一臺電機要比優化鉆臺操作更容易，而后者又比優化大型產線容易。而對所有環節進行優化是IIoT的終極夢想。
第一級分析和交互操作發生在第一線：從傳感器（例如渦輪傳感器、電機編碼器或振動特征信號）數據采集，然后在本地進行數據處理，幫助操作者掌握如何調節參數以實現最高效率，或提供故障隱患的早期征兆。
第二級分析在控制室或工廠完成，將來自多個終端設備甚至多個組裝線的傳感器數據整合在一起，從而制定決策，提高工廠或過程效率。例如，控制室做出讓各種終端設備空閑或休眠的決策，降低過程的總體功耗。
圖1 自動化產業的工業物聯網