数字双胞胎是有生命或无生命物理实体的数字复制品。数字孪生是指可用于各种目的的潜在和实际物理资产（物理孪生）、流程、人员、地点、系统和设备的数字复制品。数字表示提供了对象在其整个生命周期中如何运行的元素和动态。数字孪生技术的定义强调了两个重要特征。首先，每个定义都强调物理模型与对应的虚拟模型之间的联系。其次，这种联系是通过使用传感器生成实时数据来建立的，以提供对物理对象当前状态的演变视角。数字双胞胎的概念可以与其他概念进行比较，例如跨现实环境或共同空间和镜像模型，其目的是总体上将物理世界的一部分与其网络表示同步。

疾病跟踪用例使用统一的报告平台为管理层提供跨多个站点和随时间推移的人口健康状况的整体概览。它们可以部署在普通人群中，也可以针对特定人群（例如工厂员工）进行部署。疾病跟踪可以对健康状况进行远程监控，因为它集成了来自多个来源的数据输入，例如物联网设备、应用程序、公司政策和政府法规。平台通常将诊断输入（例如温度监控）与现有系统的旅行历史和记录集成在一起。接触者追踪也可用于流行病。显示动态指标以告知管理层和监管者潜在的健康问题。使用的主要技术是物联网设备（数据输入）、基于云的平台、能够与现有系统集成的 API 以及最终用户应用程序。

驾驶员表现监测使用传感器来测量驾驶员的安全性、燃油效率以及对交通法规的遵守情况。通常使用与车辆速度、加速度、加加速度、发动机转速和行驶时间相关的八个指标。可以从汽车诊断端口获取其他有用的数据，例如加速度传感器和 GPS 模块。还可以监控驾驶员的行为和状态。例如，摄像头可以检测驾驶时发短信的情况，智能帽子可以识别驾驶员疲劳并发出警告以建议驾驶员休息。

边缘计算和边缘智能将数据处理、计算应用程序和服务从基于云的集中式服务器转移到网络边缘。这使分析能够在数据源处进行，它可以实时触发事件，而不会因为数据在云服务器之间移动而产生时间延迟。现有的基于云的技术不能解决远程设备的数据分析、软件部署或更新和安全问题。边缘或雾计算通过在网络边缘处理数据并将其转换为可操作、有用的业务信息来解决管理大量机器生成的数据的问题。软件可以部署在网络中的各个点，不仅可以自动监控和控制，还可以应用嵌入式智能代理，根据正在进行的性能变量调整设备行为，从而通过降低停机期间的功耗来降低运行成本，甚至检测即将发生的故障并通知技术人员进行预防性维护。边缘计算还允许远程软件部署和安全的 M2M 通信。边缘计算利用未持续连接到网络的资源，例如笔记本电脑、智能手机、平板电脑和传感器。它涵盖了广泛的技术，从无线传感器网络和移动数据采集到协作分布式对等自组织网络和处理。

能源管理系统 (EMS) 使电网运营商能够监控、控制和优化发电、存储和传输的性能。这些系统从公用事业基础设施和客户收集能源测量数据，以利用应用程序确定整个网络中最具成本效益的电力生产、传输和分配配置，同时考虑系统稳定性、安全性和可靠性所需的标准。 EMS 通常提供信息和计算能力来执行实时网络分析，提供控制系统能量流的策略，并确定最经济的发电、电力购买和销售组合。广域管理控制用于数字网格，为应用程序提供实时数据，以提供特定于上下文的洞察力。它收集与GPS信号和地图视觉同步的数据，根据关键标准分析数据，提供首都地区的电压稳定和最小负荷关闭的实时评估，并通过实时分析预测系统问题。这些分析和信息可用于实时决策和控制系统，提高系统责任并避免故障期间的停电。

能量存储管理系统存储和分配来自不同来源的能量，以便在需要时集成使用。这对于不能按需产生能量的能源特别有用，例如太阳能和风能。借助储能管理系统，白天产生的能源将可供夜间使用，使供需相匹配，并以更可持续的方式提供能源。部署在偏远地区的储能管理系统还可以通过根据需要存储和分配电力来为本地物联网设备供电，而无需充电电池，从而提高物联网设备的可用性。

自动化实验涵盖生物医学和化学领域中高通量实验集群自动化的所有方面。自动化提供了更有效地进行传统实验的机会，并在实验变量过多或复杂而无法控制的情况下提供了传统实验方法的替代方案。实验室自动化技术应用最广泛的是机器人技术。然而，自动化实验包括各种实验室仪器、自动进样器等设备、软件算法和用于加快和提高实验室科学研究效率的方法。

面部识别系统能够从数字图像或视频源中识别或验证人。面部识别系统有多种工作方法，但一般来说，它们通过将给定图像中选定的面部特征与数据库中的面部进行比较来工作。它也被描述为一种基于生物识别人工智能的应用程序，可以通过分析基于人的面部纹理和形状的模式来唯一地识别一个人。最近，它在移动平台上得到了更广泛的应用，用于访问控制、公共安全和支付方式。面部识别可以与其他生物识别技术（例如指纹或眼睛虹膜识别系统）进行比较。

可视化工厂运营数据是当今许多制造商面临的挑战。一些制造商今天正在推行的 IIoT 计划之一是提供工厂运营和机器健康状况的实时可见性。目标是提高制造效率。挑战在于组合和关联在性质、来源和生命周期方面差异很大的不同数据源。工厂运营可视性和智能 (FOVI) 旨在收集工厂车间生成的传感器数据、生产设备日志、生产计划和统计数据、操作员信息，并将所有这些信息和其他相关信息集成到云中。通过这种方式，它可以用来为生产设施带来可见性，分析和预测结果，并支持更好的改进决策。

农场监控和精准农业是农场管理概念，它使用传感器、来自外部系统的数据（如天气报告）和网络通信来根据每个田地的特定条件定制农业操作。农民通过传感器生成数据并分析信息以评估当前做法并进行改进以提高效率和有效性。有多种智能农业应用，包括作物观察、农用车辆跟踪、灌溉管理、牲畜管理和存储监控。

车队管理是一种管理方法，允许公司组织和协调工作车辆，以提高效率、降低成本并遵守政府法规。虽然最常用于车辆跟踪，但车队管理包括其他用例，例如机械诊断和驾驶员行为。自动化车队管理解决方案可连接车辆并监控驾驶员活动，使管理人员能够深入了解车队绩效和驾驶员行为。这使管理人员能够随时了解车辆和驾驶员的位置，识别潜在问题并在风险成为可能危及客户满意度、影响驾驶员安全或增加成本的更大问题之前降低风险。

灵活的制造系统是一种生产方法，旨在轻松适应正在制造的产品类型和数量的变化。机器和计算机化系统可以配置为制造各种零件并处理不断变化的生产水平。

雾计算是指一种去中心化的计算结构，其中包括数据和应用程序在内的资源被放置在数据源和云之间的逻辑位置；它也被称为雾化和雾网络。这样做的目的是将基本的分析服务带到网络边缘，通过将计算资源定位在更靠近需要的地方来提高性能，从而减少数据需要在网络上传输的距离，从而提高整体网络的效率和性能。出于安全原因，也可以部署雾计算，因为它能够分割带宽流量并为网络引入额外的防火墙以提高安全性。

食品安全管理旨在通过监测食品的储存条件和增加可追溯性来提高和保持产品质量。由于食品储存通常对时间和温度敏感，因此维护和检查储存条件对食品安全至关重要。这包括温度监控、状态检查以及跟踪整个供应链中成分和产品的移动。将传感器数据点与预测分析相结合，有助于在爆发之前预测病原体的生长。公司还可以通过智能传感器将收获、加工和运输设备连接到互联网。这些传感器可以在收获、制造和运输阶段检测生化和化学反应，从而在霉菌和细菌进入供应链之前对其进行识别和清除。除了确保食品安全外，这些措施还可以通过实现从农场到餐桌的服务来改善用餐体验。

随着自动化和数字交易的增加，欺诈检测变得越来越重要。物联网欺诈检测系统实时收集和使用大数据来检测欺诈性金融活动、发送警报和阻止交易。实时大数据处理与机器学习算法相结合，在异常检测和识别可能导致质量问题或安全威胁的先前未知问题方面非常有效。这使服务提供商能够消除现有异常并防止未来出现异常，以及更快速地检测问题并主动解决问题。可以通过分析设备行为、网络动态、跨一个客户拥有的设备组的使用或位置模式来检测异常。

地理围栏是一种使用 GPS、RFID 或其他位置跟踪或对象检测技术来定义地理边界的技术。当设备越过“地理围栏”并进入或离开某个区域时，它允许管理员设置触发器，例如推送通知、电子邮件警报或终止开关。例如，可以对离开建筑的设备进行编程，使其在地理围栏边界之外关闭，以防止盗窃。同样，电动工具离开车间可能会触发短信警报。地理围栏市场根据组件（解决方案和服务）、地理围栏类型、组织规模、垂直行业和地区进行细分。地理围栏服务进一步细分为部署和集成、支持和维护、咨询和咨询以及 API 管理和测试服务。市场增长是由移动资产和工业园区的连接推动的。

沉浸式分析建立在数据可视化、视觉分析、虚拟现实、计算机图形学和人机交互领域。它的目标是通过根据需要实时呈现相关数据，消除人们、他们的数据和他们用于分析的工具之间的障碍。沉浸式分析旨在支持个人和协作工作的人员对数据的理解和决策。虽然这可以通过使用沉浸式虚拟环境技术、多感官呈现、数据物理化、自然界面或响应式分析来实现，但沉浸式分析领域并不依赖于特定技术的使用。

进行室内空气质量监测 (IAQ) 以评估污染程度，确保遵守国家或地方立法，评估污染控制方案，并为空气质量建模提供数据。它在化工厂、矿山和其他具有潜在有害污染物浓度的设施中尤为重要。中心目标是确保该位置对个人来说是安全的。随着空气质量监管的负担从公共资助的监测转移到行业资助的监测，企业已开始加大对自己的空气质量监测设备和流程的投资。室内空气质量监测器将实时报告家庭或办公室内常见污染物和其他空气状况的水平。罪魁祸首可能是任何东西，从过多的灰尘到高湿度，再到家用清洁剂或建筑材料的排放。一些室内空气质量监测器还将跟踪室外空气质量，为室内读数提供背景信息。然后测量结果显示在设备本身的屏幕上以及移动设备上的配套应用程序中。大多数 IAQ 监视器会通过指示灯和/或将通知推送到智能手机或平板电脑来提醒用户注意不安全的水平。

室内定位系统 (IPS) 是一种设备网络，用于定位 GPS 和其他卫星技术缺乏精确度或完全失败的人或物体，例如多层建筑、机场、停车场和地下位置。用于提供室内定位的技术和设备种类繁多，从已经部署的重新配置设备，如智能手机、WiFi 和蓝牙天线、数码相机和时钟；到专门建造的装置，继电器和信标战略性地放置在定义的空间中。 IPS 在商业、军事、零售和库存跟踪行业有广泛的应用。市场上有几种商业系统，但没有针对 IPS 系统的标准。相反，每个安装都是根据空间尺寸、建筑材料、精度需求和预算限制量身定制的。光、无线电波、磁场、声学信号和行为分析都用于 IPS 网络。室内定位系统使用不同的技术，包括到附近锚节点（具有已知固定位置的节点，例如 WiFi / LiFi接入点、蓝牙信标或超宽带信标）的距离测量、磁定位和航位推算。它们要么主动定位移动设备和标签，要么为设备提供环境位置或环境上下文。

工业可穿戴设备是旨在提高制造、物流和采矿等行业的工作场所生产力、安全性和效率的工具。这些设备根据用户的需求和组织目标实时收集数据、跟踪活动、提供警报并提供定制的体验。它们通常是为特定情况或垂直行业设计的，而不是功能一般的消费者可穿戴设备。工业可穿戴设备可用于帮助工人执行特定任务或测量在危险环境中工作的健康参数。除了为佩戴者执行特定功能外，这些设备还可以链接到企业系统。例如，将员工在危险环境中佩戴的可穿戴设备与员工福利计划联系起来，可用于跟踪和提供员工福祉的证据，从而降低健康保险成本。

基础设施检查旨在对基础设施进行自动化或远程检查，否则这些检查将通过更安全和更具成本效益的方式手动完成。这些检查可以是例行检查或维修的一部分。使用配备摄像头的无人机，检查可以比训练有素的维修团队到现场进行人工检查更便宜、更安全，同时与停机时间表进行协调。机器视觉、激光雷达和其他图像收集和图像识别技术用于生成基础设施模型。自动导航和引导系统用于引导无人驾驶车辆，尤其是在 GPS 覆盖范围有限的桥梁或隧道中。通常基础设施检查与在检测到特定故障时发送警报的状态监测系统相结合。

In-process Traceability不仅帮助公司保持对在制品组件和组件的完全可见性，而且还对受益于增强的可见性和可追溯性的载体、工具、人力资源和其他生产资源保持完整的可见性。它通常通过 RFID、UWB 或其他技术来实现，这些技术在零件和资源通过装配线时对其进行跟踪。过程中可追溯性和产品可追溯性之间的区别在于，过程中可追溯性侧重于生产线上的在制品项目，而产品可追溯性侧重于供应链中不同点的货物移动。

智能包装由包含某种类型识别标签的包装组成，当包装在供应链中移动时，可以自动跟踪这些识别标签。常用技术包括 RFID、QR 码、近场通信(NFC) 和基于云的应用程序。连接箱子、托盘和批次的目的是降低成本、供应链效率低下和错误，同时更好地了解产品如何在何时何地销售给最终客户。情报被添加到以前存在猜测的供应链中。货物可以从A到B追踪；易腐烂的物品可以被监控并保持在最佳状态；假冒产品可以在上架之前与真品进行分类。制造过程还可以通过接收与通过其生产线的产品批次相关的问题信息而受益。在零售层面，智能包装可以通过交互或技术驱动的功能（通常通过移动应用程序）增强消费者体验，从而提高消费者对产品的参与度。

智能城市供水管理使用物联网网关将供水资产（例如加压泵）安全地连接到云服务平台，在云服务平台上，对从资产传输的运营数据应用高级分析。从分析中获得的运营洞察力用于驱动供水领域的应用程序，以监控和提供先进的维护能力、监控水质、检测漏水、减少加压泵的能耗并确保在用水期间将水公平分配到消耗点高峰使用时间和供水短缺。

入侵检测系统监控网络流量并搜索可疑活动和已知威胁，并在识别出可疑活动时发送警报。入侵检测系统的总体目的是通知 IT 人员网络入侵已经或可能正在发生。警报通常包括有关入侵源地址、目标/受害者地址和可疑攻击类型的信息。每个 IDS 都经过编程来分析流量并识别该流量中可能表明各种网络攻击的模式。正在开发 ID 系统，以应对对主要基础设施和商业站点和网络的越来越多的攻击，包括五角大楼、白宫、北约、港口和电网的攻击。由于可能的攻击技术变得越来越复杂，因此保护安全变得越来越困难；同时，对新手攻击者的技术能力要求较低，因为经过验证的过去方法很容易通过 Web 访问。物联网技术的采用还提供了通过端点（例如连接设备）进行攻击的新途径，这些端点通常具有较弱的安全功能。

库存管理解决方案旨在自动化库存管理流程并提高准确性和可靠性。要跟踪的每个单独的库存项目都会收到一个 RFID 标签或其他类似的跟踪技术。每个标签都有一个唯一的标识号，其中包含有关库存项目的编码数字数据，例如型号和批号。标签由 RFID 或其他阅读器扫描。扫描后，阅读器会提取标签的 ID 并将其传输到云端进行处理。除了标签的 ID，云端还接收有关阅读器位置和阅读时间的数据。基于这些数据，应用程序会使用相应的 ID 说明物品的位置，将结果可视化并向解决方案用户显示有关库存物品移动的实时更新，允许他们使用智能手机或笔记本电脑监控库存随时随地，实时。库存管理还有其他好处。例如，机器学习可以根据库存数量和位置的数据预测即将到来的生产周期所需的原材料数量，并根据需要对其进行重新排序。它还可以帮助更准确地匹配需求与供应，因为库存变动也是需求的代表。

最后一英里交付结合了来自跟踪传感器、交付系统、地图和车辆或无人机的数据，以提高短距离交付的效率，通常是在仓库和消费者之间。最后一公里配送属于小包裹配送给大量客户，路线复杂，劳动效率低。在最后一英里交付中使用物联网产生的好处包括提高运营效率、降低成本、安全性和可靠性，以及提高客户服务和交付速度。无人机尚未普及，但可以显着降低劳动力成本。货运无人机可以在后院或建筑物的中央交付点投放在线购物交付。他们已经在向人迹罕至的农村地区运送药品，而城市包裹运送无人机可以克服物理障碍，例如交通、糟糕的道路或水体。无人机的使用与智能路线系统相结合，可以通过设计和利用路线来克服复杂性，而无需考虑道路限制和驾驶员可用性等传统交付障碍。

泄漏和洪水监测系统由设计用于恶劣环境或难以访问的位置的超低功耗传感器节点组成，还可能包括数据聚合和建模平台。它们用于检测水的存在并估计对供水基础设施的损害以及对公共健康或环境的潜在风险。局部漏水通常未被发现或仅在事件发生后才响应。在发生重大破坏之前，通常不了解洪水的规模。物联网能够识别水的存在、水量和流速，以改善对水资源数据的控制，从而实现对水务设施的有效管理，以及基础设施管理人员更快速的响应。智能水管理系统可以快速显着改善供水成本和可靠性，尤其是在城市地区和农业领域。

租赁金融自动化使用传感器检测资产使用情况并根据使用情况向客户收费。资产使用租赁或贷款合同可以在单一、安全的平台上从开始到生命结束进行监控。包括客户、供应商和中介在内的所有各方都可以访问他们履行合同或做出决策所需的信息。除了自动化信息传输和计费流程之外，资产管理、文件收集和承保等其他流程可以在无纸化和透明的环境中进行管理，从而降低运营成本和提高交易量。租赁金融自动化通常嵌入到由合同管理、报告和应用程序管理组成的更大的资产租赁软件产品中。