从现在到2025年，专注于物联网技术——以及大数据/分析、网络安全和协作——预计将对制造企业产生重大影响。为了加速智能制造，工业企业可以相互学习。
新的、集成的传感器数据，以及连接性、安全性、互操作性和分析方面的先进技术，将创造出巨大的潜力。工业企业可以相互学习，以形成一种整合人员、流程、资产和技术的统一视图，方法是使用以下领先实践来实施由工业物联网支持的智能制造：
定义业务问题。开发可行的用例，以指导方法并定义期望的结果，其中可能包括降低成本，流程、产品或效率的改进；新的商业模式；货币化战略；和/或与战略相一致的服务模式。
定义组织的目标。运营技术（OT）、信息技术（IT）和其他受影响的利益相关方应共同评估组织的需求和经济状况，并定义衡量结果的基准。
选择合适的合作伙伴。包括技术提供商、业务和系统集成商，他们拥有适当的行业背景和数字能力。
围绕业务、IT和制造运营专家构建多学科团队。这些专家能够协调利益相关方的需求，确保内部的认同，做出决策以及提供治理和变革管理。
培养人才。工业物联网需要新的技术、流程和商业模式。组织必须利用人才来提供建议、测试、集成、设计、分析和管理项目。人力资源应该包括战略师、数字技术人员、数据科学家、用户体验设计师、技术架构师、安全专家以及硬件和软件开发人员和工程师等。这些资源可以来自内部或合作伙伴。
设计正确的端到端架构。从包括传感器和硬件的数字技术到云和分析，同时确保满足运营技术和网络安全需求。
开展试点项目，以加快创新。为了验证用例，组织可以在较短时间内试点项目，如果成功，就可以大规模实施。制造商在试点用例并将数据转换为离散项目和操作领域的洞察力时，会获得更多的支持，从而为潜在最终用户提供新流程和物联网技术的实践经验。