工业部门在网络和基础设施要求方面面临着一系列完全不同的额外挑战。在许多情况下，设备必须承受极端温度、灰尘、污垢、湿度、电子频率等。这些恶劣的环境需要高质量、经过测试和验证的工业级网络设备，以防止重复出现设备故障和代价高昂的计划外停机。需要在户外运行任何类型的设备或需要全天候24/7保持高环境温度生产环境的组织需要强大的物理网络组件来保持它们的运行。能源公司、研究机构、制造商和农业公司都有需要在极端条件下运行的设备，因此需要能够承受压力的组件。一旦正确的组件就位，重点就会转移到数据收集和设备管理/维护上。工业物联网(IIoT)意味着几乎任何设备都可以配备实时收集和传输数据的传感器。该数据可用于预测设备何时需要维护、是否有效运行以及设备如何影响环境以及受环境影响。为了最大限度地提高数据采集和传输的可靠性和速度，即使在恶劣的环境条件下，加固的网络设备也必须是优先考虑的事项。如果网络连接的关键组件没有得到充分构建和测试以在恶劣条件下运行，那么不断更换和频繁服务中断的需求可能会使它们变得无关紧要，而且对部门来说也是成本密集型的??。根据麦肯锡的说法，将人工智能和机器学习应用于资产管理意味着您的组织可以自动检测环境条件中可能影响远程网络性能的任何不一致，并在没有任何人为干预的情况下进行必要的更改。根据Investcorp的说法，数字孪生可以帮助您远程管理设备，同时将中断降至最低。对于位于环境恶劣的偏远地区的关键基础设施和设备，这可能是完美的方法。通过跟踪当地情况、调整运行参数以获得最佳功能并仔细监控组件温度和网络强度，可以快速识别故障并派遣团队到现场修复。预测性维护集成预测性维护可以减少此类故障的发生，减少在不利条件或危险地形中派遣人员的需要。通过预测故障并制定解决方法，您可以避免计划外停机和数据丢失。正如德勤指出的那样，预测性维护是预防性维护向前迈出的一步，因为它使用数据分析来准确查明潜在故障发生的时间和地点，而不是根据平均时间安排维护任务。如果您的设备在恶劣环境下运行，并希望保持稳定的网络连接，那么选择专为各种恶劣的室外和室内环境设计的工业级网络工具是明智之举。这些工具具有工业级安全和危险场所认证，可在-40°C至75°C的极端温度下使用，并且抗振动和冲击。
