为什么工业物联网现在比以往任何时候都更需要实时分析事实上，根据最近的一份报告，全球IIoT市场预计到2023年将达到约2312.5亿美元，高于2017年的1458.1亿美元。将传感器添加到设备和系统对行业来说并不新鲜，但最近分析能力的改进和传感器成本的降低使许多制造商能够利用工业物联网的优势，从而提高生产率和质量。虽然预测分析有助于避免机器故障和停机，但制造商还必须能够实时传输来自IIoT连接设备的数据，这不仅有助于提高生产率、运营效率和降低成本，而且还能够开发未来业务决策和评估风险的当前和关键见解。克服工业物联网(IIoT)的分析障碍IIoT的特点是现场或边缘的传感器密度高（典型的IIoT架构有数千个传感器），随着IIoT的增加，来自IIoT连接设备的数据量越来越大和设备正在爆炸式增长。由于数以千计的传感器以亚秒级的间隔快速生成监控数据，数据量每天可达TB级。庞大的传感器数据量可能让制造商不知所措，而且大多数传感器数据在失去价值之前的时间有限，需要实时分析并立即获得可操作的业务洞察力。这需要一个能够支持实时分析和扩展以处理大量数据的端到端IIoT架构。实时分析在工业物联网(IIOT)中的优势如今，各行各业的企业组织比以往任何时候都更需要更快的运营洞察力，以便竞争、满足客户期望、降低风险并利用时间敏感的机会。IIoT也不例外，通过实时分析将洞察力立即与行动联系起来，制造商可以提高生产力、提高运营效率并降低成本。制造商还可以避免失去重要的洞察力，这些洞察力有助于做出即时和未来的业务和财务决策并实时评估风险。该行业的一些最大参与者每天都依赖实时分析。CGI在英国拥有超过50m米（电、水、气）智能计量IIoT系统的枢纽，它使用内存数据库管理系统来处理电力和天然气供应商发送的海量信息。该系统从智能电表中检索信息，并为下游决策提供实时分析。同样，三菱电机使用快速数据摄取并利用实时分析对日本北海道和四国省部署的600万个智能电表进行快速分析和快速决策。随着工业物联网设备产生的数据量不断攀升，将直接影响到5G、人工智能等行业的技术进步。灵活的端到端工业物联网架构相继推出，不仅可以支持实时流分析，还可以扩展对海量数据的处理。最终，实时分析不仅可以帮助制造商防止计划外的生产停机、优化物流和改进产品设计，而且还可以以在当今数字经济中保持领先地位所需的速度和性能来做到这一点。
