5G是未来
Gartner陈述称，2021年全球5G基础设施开销增长了190亿美元，年增长率超过39%，并且这些数字在2022年或许会大幅添加。5G网络为制作商带来了新的机会，包含经过更快的数据传输速率和设备之间更高效的衔接和通讯来加快物联网。因而，5G将是2022年物联网发展的要害。
然而，随同这些机会而来的是网络安全危险。5G不仅需求对包含更多物联网设备的网络进行物理改造，并且咱们还将看到从硬件网络到软件网络的改变。然而，考虑到这些网络涉及互联设备之间共享的很多敏感数据，软件会带来新的网络漏洞。
机器学习
麦肯锡陈述称：“人工智能即将掀起下一波数字化颠覆浪潮”。工厂司理需求关注人工智能算法，这些算法会跟着时间推移而不断进化，并经过反复履行任务而变得更好。这也称为机器学习。
当连网设备和物联网正在捕获并办理很多数据时，机器学习特别有用。这些很多数据关于人类职工来说太多了，无法处理，但机器学习能够快速实时剖析它们，以辨认反常，并以简单了解的形式向人类职工陈述发现。
机器学习已被证明在供应链办理的一切阶段都很有用。例如，摩托车制作商HarleyDavidson运用了一款名为Albert的软件，该软件能够预测哪些潜在客户最有或许转化为销售额，从而将销售额提高了40%。与此同时，回到车间，机器学习算法能够检测（比方）机器何时以下降的性能作业，并在需求预测性保护时提示决策者。
然而，从物联网中取得最大收益的仅有方法是“人、流程和技能的整合”，这意味着人类职工或许需求提高技能。
挨近边际
跟着制作商在其设备中构建板载剖析功用，边际核算将成为2022年物联网的一个主要趋势。边际核算本质上是将数据处理移至尽或许靠近数据生成的地方。
边际设备为机器装备了智能传感器，这包含具有语言处理能力的麦克风、湿度和压力传感器或装备核算机视觉的摄像头。
例如，关于机器人，2D视觉体系被用来检测简单的颜色或纹路，比方条形码检测。在3D视觉体系中，运用多个摄像头来创立物体的多维模型。这方面的一个比如是ShibauraMachine的视觉体系TSVision3D。两个高速摄像头连续捕捉3D图像，并经过智能软件进行处理，以确认物品的确切方位。然后，机器人能够确认最合乎逻辑的顺序并以亚毫米精度拾取物品，就像人类工人相同简单。
边际核算能够与这些智能传感器相结合，能够更快地履行核算，同时减少与云之间的数据传输量，以缓解网络拥塞并减少网络推迟。除了能够实时搜集、处理或处理数据外，边际核算也有利于保护，这使得能够更快地辨认设备部件何时需求修补或替换。
供应链弹性
据《福布斯》报导，“在曩昔两年空前的紊乱之后，弹性被提上了议事日程，物联网技能为树立更强大、更抗灾的组织供给了巨大的机会。”可是，制作商需求将物联网投资重点放在供应链的哪些范畴呢？
制作商能够向汉高首席供应链官DirkHolbach学习。在承受麦肯锡公司的采访时，DirkHolbach推荐了三个主要范畴。首要，可见性，这意味着了解供应链中任何时间、任何地址正在产生什么；其次，人员，这意味着“树立愈加标准化和组织化的事务，添加强大的区域和本地团队，使其能够在给定的结构内快速做出决策”；最后，DirkHolbach建议公司审查其产品收购。
同样，有必要以更快的速度获取、处理和运用这些数据——一切这些流程都需求多个集成体系。更多的工业物联网(IIoT)设备，如智能传感器和边际体系，能够供给供应链的全方位视图——一个比如是事情监测传感器，当机器部件出现毛病迹象时，能够向人类工人宣布警报提示。
例如，根据普华永道的《2020年数字工厂》陈述，诺基亚已将精益办理和数据剖析纳入其全球供应链。这包含用于操作员、机器人和根据手势的设备操控的可穿戴技能。诺基亚表明，它现已能够经过数字化改善制作流程，并提高运营稳定性。
