工业市场日益成为IoT服务的目标。处于连接和实时检测状态的设备可帮助生产工程师避免代价高昂的停机。在此类设备上应用的分析功能可在整个运营环节传播，不仅可发现故障事件的迹象，还可以进行服务规划，从而在不影响运营的情况下完成维护或更换。借助这些分析功能，还可以根据实际使用情况创造新产品。

　　为了充分了解 IoT 机遇，更好地细分方法是将工业市场清楚分为两类：智能互联运营与产品和解决方案。　　

       互联运营并不是通过单件设备来定义，而是通过旨在生产某种产品的流程来定义。运营可能会依赖一些被视为关键技术控制点的设备，或者，它可以是由很多相互组合以创造产出的简单设备类型定义的流程。最终，不同的职能组使用与公共后端系统相连的应用程序来履行工作职责。当IoT数据增强这些应用程序时，它们将变得格外强劲，能够围绕流程和产品运营提供实时、可预测的观点。　　

       越来越多的 IoT 技术供应商意识到，虽然他们的技术套件可以为多个业务单元和垂直市场服务，但实际上企业是根据自己的特定需求来购买的。技术供应商还意识到，公司希望与具有行业垂直市场或职能领域经验的供应商合作。结果，由于同时涵盖IT和OT领域的IoT解决方案广度，加上为IoT价值链的每个组成部分服务的庞大供应商数量，造成了当今影响 IoT 解决方案实施的最大障碍之一：供应商多元化和产品复杂性。　　

       这些市场现实促成了 IoT 领域的垂直化。对于企业来说，垂直化解决方案可能是非常可行、明智的战略选择。垂直化解决方案可以通过显著加快上市速度来满足紧迫的需求，而且不受市场类型(OEM 或加工工业)的影响。　　

      当垂直解决方案涵盖 IoT 解决方案的所有组件(从设备到服务)时，就会产生额外的效益。企业可以在解决方案的所有领域与单一供应商合作，而不是多个供应商。　　

      但是，依赖单一供应商也有不利的一面，特别是端到端解决方案供应商。如果该供应商要求仅使用他们的连接设备，则锁定就可能意味着失去优化机会。此外，使用单一供应商的企业还将依赖于该供应商的创新路线图，结果可能会落后于广泛 IoT 生态系统中的新创新。　　

      能够为 IoT 应用开发带来灵活性和可扩展性的主要横向工具集包括以下几种：　　

      数据摄取：应用程序用于IoT数据摄取的常见工具包括MQTT、JSON 和 WebSockets。　　

      数据编排和集成服务：数据编排包括以下能力 ：编写复杂的业务规则，以便根据阈值、地理围栏和其他因素处理数据，然后通过首选设备将数据定向至用户，同时定向至那些通过数据得出洞察的系统。　　

      分析：横向平台中的分析由各种可视化工具组成，可用来审查静态数据集，特别是那些基于业务规则和事件数据的数据集。　　

      应用开发：并非所有应用都需要通过Java、C++或其他常见的编程语言创建高度自定义的代码。更重要的是基于模板、指标、警报功能和主要的系统API快速进行开发的能力，以便为更广泛的员工群体快速配备IoT数据。