实践表明，正确的工业物联网架构和成熟的项目愿景是提高各种应用和流程效率的基础。组织必须克服设计和实施IIoT架构的挑战，以建立有效的IIoT部署。工业物联网技术解决了将传感器连接到工业控制设备和能源系统以提高生产力和流程的问题。工业物联网还使用强大的通信平台集成了高级计算、数据存储基础设施、分析和机器学习。工业物联网架构设计可能很复杂，尤其是在通信网络和控制层。然而，工业物联网的快速创新和各行业对技术投资的增加将使工业物联网更能适应变化，并在未来几年实现更多改进。当使用基于机器学习的工具实施时，运营分析和性能优化在今天尤其有效。什么是IIoT架构，我应该从哪里开始？IIoT架构由交互层定义，其中包括设备、通信和语义。在设备层，架构师设计设备如何与通信系统交互以在结构中连接和互连。在通信层，系统使用协议来交换可操作的信息。在语义层，意义和上下文被应用到系统，系统特征在业务目标的上下文中被识别。架构师必须开始使用本体（层之间的关系）设计IIoT部署，并投资四种基础IIoT技术以加速开发。(1)通信和安全工业物联网架构需要对工厂、设施和分销供应链内的通信进行投资，以实现互连和最佳互操作性。企业在跨工业领域的物联网传感和数据交换方面具有广泛的潜在用途，可以解决材料和机器管理、安全、流量和状态、环境条件以及许多业务问题。通信技术和具有10Gbps宽带无线连接功能的5G的承诺提高了工业物联网应用的能力。例如，当今可用的虚拟网络可以在云中安全地托管计算和分析工作负载，适用于通过跨不同工业地点建模应用远程监控、分析和决策支持的广泛应用程序。工厂系统之间的本地控制连接将通过有线、无线和光纤网络进行，这些网络通常是私有的并且具有与云计算系统相同的安全状态。(2)开放数据平台和工业装备网络开放系统采用通用信息模型，引导共享信息发展。工业设备网络通常共享传输和通信协议，从而改进了它们的管理。在工厂或设施中，数据治理自动化应严格禁止信息共享，并允许根据需要访问数据和设备。架构师在开发IIoT平台时必须考虑数据隐私的需求，并开发强大的数据和通信路径保护形式。(3)人工智能AI算法可以完成很多作业中的分类、预测和优化任务，特别是基于感知的机械维修和性能优化以及系统故障预测。某些形式的AI支持实时决策和从数据中学习，而其他AI模型则解决更长时间的优化类型问题。公司必须提前几个月知道需要哪种形式的人工智能来促进流程优化和改善预期结果，因为开发流程优化并将其嵌入工业系统是一个耗时的过程。(4)系统控制跨工厂、设施或智能建筑交互的系统需要对许多已经存在的独立系统有广泛的了解。成功的架构设计在服务抽象、信息和数据交换以及整个系统的交换时间方面取决于系统的系统。用于构建组织IIoT架构的工具工业互联网参考架构(IIRA)可以作为在IIoT空间中开发复杂系统方法的指南。其框架通常建议企业使用系统方法来开发IT和运营技术应用程序的架构，其中包括交通、能源、医疗保健或政府部门等行业领域的特定参考架构。早期的IIoT计划应参考IIoT系统中组件之间使用模式的实施视角。它的实施视角是技术的集合及其利用的完整生命周期、基础设施、通信、传感器、机器学习和实施系统功能组件的技术。例如，企业可以考虑一种三层架构模式，其中包括与当今使用的系统保持一致的边缘、平台和企业服务层。工业互联网参考架构(IIRA)还定义了其他使用模型。承诺首先阅读工业互联网参考架构(IIRA)的技术IoT项目负责人可以塑造企业如何定义其方法并从框架驱动的角度考虑目标和系统。架构师还必须采取措施来设计特定于其组织需求的IIoT架构：(1)定义架构的愿景和目标：谁是利益相关者？他们想要达到什么目的？随着时间的推移，机器学习会做得更好或者提供什么信息？改进决策支持的机会在哪里？该系统是如何使用的，成功的决定因素是什么？基于产出的规划方法是关键。(2)让架构师和物联网项目负责人阅读和评估工业互联网参考架构(IIRA)以指导他们的方法。在设计阶段，技术利益相关者应使业务视图与功能视图保持一致，以定义通信层、接口、数据以及系统与环境的交互。(3)定义考虑未来实施和前景的范围。指定功能，包括业务、信息、操作、控制和应用程序域，并确定最合适的部署使用模型。(4)根据各功能域内的任务、角色和活动确定体系结构的基本功能，协调整个系统的功能。(5)定义反馈、关键绩效指标(KPI)和成功指标。定义计划关系以确保考虑所有利益相关者和观点。(6)确保组织结构准备好在持续改进的连续迭代循环中计划、执行、测量和纠正。
