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物联网 (IoT) 有它的粉丝和怀疑论者，他们都展示了为什么它会持续或不会持续的案例。Onesticking point: 与标准实践和安全性相关的问题。
然而，尽管许多人争论手腕设备，服装，冰箱和车辆中的小型计算机是否会真正改变我们的生活，但物联网的业务应用程序方面已经发生了可操作的变化。
这包括工业和企业物联网解决方案的真实示例，这些解决方案已经对众多业务部门造成了破坏性变化，并解决了以前无法解决的问题。
这些激动人心的变化说明了物联网在推动业务和政府环境的流程和利润绩效改善的同时，帮助世界变得更美好的真正潜力。以下是其中一些情况:
智慧城市
2017，关于物联网影响的任何讨论都必须包括增长的主要领域，即智慧城市。
例如，福布斯 (Forbes) 描述了市政居民及其政府如何看到物联网可以带来的真正价值，其形式包括智能照明带来的安全性，改善的交通和停车系统带来的便利性以及按需垃圾收集和智能电表带来的成本节省。
物联网还可以防止事故。总部位于亚特兰大的电力公司Southern Company使用预警检测系统，该系统会发出警报，例如，当电动机耦合垫片松动时。这个问题不仅会导致发电能力损失，还会损坏设备，使公司损失约250,000美元。
作为预警检测系统背后的主要因素，物联网因此帮助公司节省了可观的成本，并避免了声誉受损。
物联网如何创建智能城市的另一个很好的例子是智能交通信号灯的使用，这有助于缓解匹兹堡等城市长期存在的拥堵问题。卡内基梅隆大学的研究员斯蒂芬·史密斯 (Stephen Smith) 致力于将人工智能添加到匹兹堡的交通信号中，以便这些信号可以实时对交通状况做出反应。
这些智能灯已被证明可通过25% 减少行驶时间，并30% 通过40% 减少汽车制动或怠速的需要。这项研究已提示当地行政批准，以将智能技术添加到匹兹堡更多的交通信号灯和十字路口。
这项技术的工作方式是人工智能组件了解当地的交通模式和条件，建立计时计划，并利用预测分析来控制灯光何时变化。随着车辆的连接越来越紧密，物联网将被进一步利用来改变驾驶员的行为，并可能使 “交通” 成为过去。
新墨西哥州的阿尔伯克基 (Albuquerque) 提供了另一个城市如何发展的例子，作为最早的机器网络之一的所在地。在Ingenu的RpMA技术的支持下，该机器网络 “使机器和设备能够比任何其他无线技术更可靠地高效，远距离通信。”
这意味着市政当局和政府机构最终将能够利用这些网络始终可用的覆盖范围来构建自己的物联网解决方案。这种工业技术可能成为最终推动物联网在企业、政府和消费者层面更广泛采用的基础。
预测分析
来自物联网在设备之间创建的连接的预测分析是另一个物联网因素。预测分析意味着城市、企业和政府机构的优势。
例如，物联网可用于识别容易发生火灾甚至犯罪的社区。结果将是更适当地分配可用资源来解决这些问题。
积极主动的步骤意味着可以更精确地针对问题，并减轻其影响。随着火灾的减少和犯罪率的降低，生活质量、安全水平和可用资源的数量将会增加。
空气污染
预测分析最近最有趣的应用之一是绘制空气污染图，以便更好地了解空气污染的原因和影响，以及阻止空气污染的努力是否真正奏效。
Google Earth Outreach，环境保护基金Aclima和德克萨斯大学奥斯汀分校的工程研究人员共同开展了为期一年的项目，其中包括旨在测量加利福尼亚州奥克兰超局部空气污染的移动地图活动。
该项目旨在通过使用物联网连接的车辆和固定监控器来收集数据来确定危害程度，这些监控器可以按城市街区和街道级别一起测量污染水平。正如Global Newswire所解释的那样，该项目需要由物联网平台驱动的复杂过程:
“cars中的Aclima平台集成了传感硬件，数据管理和计算，质量控制和可视化功能，从而促进了广泛的常规测量。该系统将数据连续流式传输到Aclima基于云的数据处理和存储系统，在该系统中汇总和分析数据。除了空气质量测量之外，移动平台还通过机载数据管理系统对每个空气样本进行数字化和准备，以实现地理空间可视化。”
文章指出，网络管理系统使UT Austin和Aclima的科学家和工程师可以实时监视状况。
物联网通过提供更详细的图片 (直到社区级别)，显着提高了监视和控制空气污染的技术的有效性。通过这种方式，物联网预示着政府和居民在不久的将来会发生根本性的变化，以改变其当地的空气质量。
地平线上令人难以置信的变化
Ingenu只是对物联网提供的服务充满信心的众多公司之一。这就是为什么Ingenu已成为使用物联网作为灵活平台一部分的领导者的原因，该平台的众多功能正在促进智能城市的发展，预测分析的使用以及更多工业物联网应用的开发。
同时，DataRpM正在驱动提供大量实际示例的预测分析功能。该公司的认知预测维护平台正在帮助公司防止资产故障和故障，同时增加库存和资源优化，并降低整体风险，质量和保修问题。
根据DataRpM的说法，某些公司的预测分析意味着管理层不需要花费太多时间分析潜在问题，而是只解决那些需要他们的物联网驱动系统提醒他们的问题。
DataRpM表示，这些公司的结果是在维护问题上的预测准确性平均300% 提高，并节省了约3700万美元的成本。
鉴于这种定量和定性证据的水平，很难想象为什么工业物联网不会留在这里。事实上，有了这些类型的结果，物联网肯定会成为更多企业、政府和业务应用程序的更大一部分。
