工业物联网（IIoT）将原本独立编程的各种设备组合到同一个智能网络系统中。这些系统通常具有实时计算、数据互联、信息安全集成、高性能、可靠性和可扩展性等能力。由于当前云解决方案的局限性，越来越多的高级和高价值IIoT用例正在从云计算转向雾计算。EmbeddedComputingDesign报告指出，工业物联网的演进可以根据数据互联和人工智能（AI）的程度分为监控、优化和自治三个层次。监控包括资产性能管理，例如预测性维护和资产跟踪。这一层的数据只是从边缘流向后端云端或控制中心，它们之间没有互连。人工智能和高级分析都只在后端运行。此级别的用例侧重于过程优化，即使用传感器捕获的数据来监控和改进整个工业过程。随着传感器使用数量的增加，为了减少传输到后端的数据量，系统开始产生对边缘分析的需求，边缘分析将不断完善进程的P2P数据互联。这样，工业物联网系统将具有数据互联和分层计算功能，这些都需要雾计算的支持。进入自治级别的工业物联网，主要是利用AI来管理系统，不再需要人为干预。各种决策权和控制权将根据响应时间要求和数据大小分配给工业物联网系统的不同层级。该级别的实时数据将在计算节点之间移动。没有雾计算，系统就没有自主性，而通过雾计算，业界可以开发出更灵活、更有弹性的自治系统。例如，在海上风电场引入物联网技术后，每个风力发电机中的数据总线（databus）可以在每个计算节点的分析和控制应用程序之间共享数据。当安装在某个风力发电机上的传感器检测到风向或风力发生变化时，它可以通知其他顺风风力发电机进行调整，以保持整个风电场的稳定输出。还可以将发电场的数据传回后台控制中心，结合天气、综合业务系统等其他业务，生成长期的预测分析数据。监控层面的工业物联网并不是部署雾计算的必要条件，但对于优化用例来说，雾计算可以说是一个非常可取的特性；对于自主用例，雾计算更为关键。Linux容器等灵活的计算框架有助于简化AI应用程序的部署和管理，而数据分布式服务(DDS)等网络标准是优化和自主用例的数据互连不可或缺的基础。
