由於工業互聯網技術得益於最新的互聯網技術，包括雲計算如虛擬和容器等計算資源管理技術、大數據、機器學習和人工智能，以及最新的應用開發與運營技術和方法論如微服務，因而，基於這些技術的工業互聯網平臺，將加快面對特定行業和特定場景的機理以及包括AI在內的數據模型和工業應用的開發，並把模型和應用耦合在一起，為解決特定的生產問題，建立由數據驅動的智能化專屬工業解決方案。在這些工業互聯網平臺上運行的工業應用，也將具有更高的可靠性和可擴展性，而計算資源的使用效率也更高。
可以預測，工業互聯網平臺的部署，將促進工業軟件的快速發展，加快工業技術和經驗的模型化和軟件化，有利於工業知識的積累、提升和創新。不少業內專家認為，工業互聯網平臺的實施，也將引入一個新型的工業軟件架構，從目前垂直分層的架構向扁平的工業應用網格過渡。在應用方面，目前不少工業軟件系列是由多個功能模塊聚合而成的大型專有應用，複雜度高和封閉性強，缺少可操作性且難以拓展，又難以適應多樣易變的生產需求。為了解決這些問題，越來越多的工業軟件將在新的工業互聯網平臺上，以微服務的方式實現，小而精，易於敏捷開發，獨立更新和管理。
一方面建立具有通用性的基本製造服務，將其功能作為API暴露出來，讓其他應用調用。另一方面，針對特定的問題，以搭積木的方式，組合調用基本製造服務，創意出新的，輕量型的專屬工業應用。這些工業服務和應用構成了一個具有活力的工業軟件服務和應用網格。這樣，工業互聯網平臺也就成為一個工業模型和應用的開發和運營環境，承載數據驅動的工業應用的工業操作系統。在這樣一個體系下，可以孵化出一個新的工業軟件的生態，不管是傳統的工業軟件供應商，還是新生的第三方的應用開發者，都能比較容易開發出更加切合客戶需求的應用，並能敏捷地演變，響應對生產環境和需求的快速變化。
隨著設備的相互連接，機器與機器之間可以自由對話，將使得生產各個環節之間更加協調，最終整體效率大幅提升。其實，工廠所獲得的好處不只是提升效率，工業4.0的模式為企業創造了很多可能，利用數據分析可以為企業提供增值服務。
在互聯互通的大環境下，企業能更好地瞭解用戶的真實需求，然後就可以主動向客戶推廣一些新的產品。在設備維護環節，通過遠程監控和數據採集分析，廠商能夠準確預測設備部件需要更換時間，並在合適的時間為客戶提供二次服務。
未來，設備廠商可能考慮用出租機器的方式來服務客戶。這樣，客戶只需要專心運營自己的生產即可，機器設備交給設備廠商管理和維護。對於設備廠商家來說，這樣能獲得更高的報酬，也意味著設備的管理更集中、更專業。設備商通過採集不同地區的機器設備數據，形成豐富的數據歷史記錄，數據越豐富意味著在分析預測的結果可能越準確。同時設備商集中管理和維護設備，將可以進一步降低運營的成本。還有，利用機器學習等人工智能技術，可以幫助處理和分析大量的數據，並找到更大商業價值。
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