在使用 的过程中，很多人对其有一定的误解，具体都有哪些呢？现在随小编一起来看一下。

1. 是一个具有毫秒延迟的自动化网络

制造商通常使用传统的、以自动化为中心的思维方式来解读 及其潜在价值。许多人认为数字工厂是新一代的自动化设备，完全配备了下一代生产线和机器人机器，可以在几毫秒的延迟内传输数据。虽然增强的实时自动化是故事的一部分，但它肯定不是定义我们下一次工业革命的单一元素。

传感器网络主要是每隔几分钟或发现异常时发送少量遥测数据。频繁发送的数据可能是无用的，并且会给后端系统带来负担真正重要的是网络覆盖率、可靠性和可扩展性，以及电池多年独立运行的能力。然而，面向自动化的以太网基础设施不能满足这些要求。

2. 没有什么即时价值

即使 的投资是可以负担得起的，但制造商可能仍然认为这是不值得的。这是因为人们普遍认为 没有即时价值，只是日常运行的可选配件。不过，如果你知道每年核电站关闭的总损失估计高达500亿美元，你就会改变主意。

通过从以前以封闭方式运行的系统中解锁数据， 可帮助制造商打破工厂数据孤岛。工厂数据仓库增强的资产和操作透明度极大地促进了故障排除和维护活动，同时消除了手动任务。这将通过减少机器和生产停机时间，直接影响成本节约和整体设备效率。

3. 意味着必须连接到云

云是大多数物联网或 讨论的热门话题。毫无疑问，云计算有其优势，在 市场中发挥着重要作用。它为海量数据的存储和管理提供了一个经济高效、无处不在的基础设施。云计算结合了先进的机器学习算法，甚至可以识别流程和设备操作的趋势，以预测和防止未来的故障。

随着许多无线提供商提供云集成解决方案，云似乎是 实现的一个组成部分。事实上，一个灵活的 架构往往会让用户选择最适合他们业务需求的后端系统。运营数据可以根据用户需求转发到本地服务器和数据中心或基于云的分析平台。 旨在改善工业运营的控制和可见性，以提高运营效率、安全性和可持续性。

4. 终将取代人们

工业互联网反映了工业运营和所需专业知识的范式转变，一些人工任务将自动化以提高生产效率，但这并不意味着对人力的需求即将消失。为了保护大数据并将其转化为商业智能，数据科学家和安全工程师等新的工作职能至关重要。像机器操作员这样的现有工作将随着新的技能组合而继续发展。人类智能是实现 的大脑，没有机器能像人类一样灵活。

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