将IoT纳入工业应用和智能制造领域，能够提高对生产状况和制造过程的管理质量。IoT智能系统使让产品需求与生产实现动态响应，实时优化供应链网络。
数字控制系统使过程控制，操作工具和服务信息系统实现自动化，以优化工厂的安全和安全。IoT也通过预测来维护，统计评估和测量，最大限度地提高可靠性。智能工业管理系统也可与集成智能电网，从而能够实时能量优化。测量，自动控制，工厂优化，健康和安全管理以及其他功能由大量的网络传感器提供。
工业物联网（IIoT）这个术语在制造业中经常遇到，指的是物联网的工业子集。制造业的IIoT可以产生如此多的商业价值，最终将导致第四次工业革命，即所谓的工业4.0。据估计，未来，成功的公司将能够通过创建新的商业模式并提高生产力，利用创新分析和转型员工，通过物联网增加收入。实施IIoT的增长潜力到2030年将产生12万亿美元的全球GDP。
虽然连通性和数据采集对于IIoT来说是必不可少的，但它们不应该成为目标，而应该成为更大事物的基础和途径。在所有技术中，预测性维护可能是一种相对“更容易的胜利”，因为它适用于现有资产和管理系统。智能维护系统的目标是减少意外停机时间并提高生产力。并意识到单单会产生高达30％的总维护成本。工业大数据分析将在制造资产预测性维护至关重要的作用，尽管这不是工业大数据的唯一功能。 网络物理系统（CPS）是工业大数据的核心技术，它将成为人类与网络世界的交互界面。网络物理系统可以通过遵循5C（连接，转换，网络，认知，配置）体系结构来设计，并将收集的数据转换为可操作的信息，并最终干扰物理资产以优化流程
