許多行業的組織都在實施工業物聯網產品，但隨著COVID-19大流行的爆發，可能會加速工業物聯網發展趨勢。
工業物聯網通常是提高生產效率和自動化戰略的一部分。嵌入式連接設備的開發具有復雜的特定領域微處理器功能，能夠支持實時工業處理，這使工業物聯網成為可能。
這些能力可能包括支持用于工業環境中實時數據處理的機器學習應用，如工廠、倉庫和運輸車輛。工業物聯網設備經常集成各種傳感器以及處理、網絡和內存組件。這些傳感器包括各種類型的攝像機，溫度或壓力傳感器，或濕度和氣體探測器。
工業物聯網設備可以作為設施的組成部分，通常是自給自足的。隨著工業物聯網安裝變得越來越普遍，標準也應該出現。納米技術、微處理器、網絡、內存和存儲的不斷進步，使未來的工業物聯網實現更加復雜，并提供更高水平的控制。工業物聯網將是制造許多未來產品所必需的，并且是組織保持競爭力和優化制造的基本要素。
專家們預測，隨著信息技術(IT)部門考慮新冠疫情和新年戰略，各部門將遵循以下三個趨勢。
工業物聯網將是制造許多未來產品的必要條件，并成為組織保持競爭力和優化制造的基本要素。
工業物聯網的實施和更大程度的工廠和倉庫自動化是一項戰略組成部分，以減少制造或倉庫設施所需的人員數量，從而減少他們接觸可能的感染，或在某些情況下減少人類污染源。
許多半導體生產設施已經實施工業物聯網設備，以將人員從生產車間移出，并防止微電子設備中使用的半導體薄片或基片材料污染。
企業通常用有線以太網或本地Wi-Fi連接工廠或設施管理系統。對于一些用例，如跟蹤產品發貨，組織正在增加使用先進的無線網絡(如4G或5G)來連接運輸中的工業物聯網設備。網絡的能力取決于通信數據的類型。來自攝像機的視頻流需要很多帶寬，而簡單的機器控制數據只需要很少的帶寬。工業物聯網(IIoT)在工廠的應用可以使用當地的電源插座，但移動應用可能使用電池或采集的電力。對于功率受限的應用，組織需要能夠限制電能使用的低功率電子設備。
組織在許多工業物聯網應用中采用各種人工智能算法來進行實時決策。隨著數據科學家在大型數據中心和云計算中培訓算法，工業物聯網趨勢將繼續增長，但在該領域進行一定程度的培訓是可能的。在訓練人工智能模型后，組織可以在特定領域的處理器上實現算法，并在工業設施本地的工業物聯網設備中嵌入推理引擎，以執行圖像、字符和聲音識別等功能。然后，工業組織可以使用人工智能算法進行實時決策，如控制制造過程或組裝機器人、運輸部件、移動要運輸的產品、跟蹤發貨、監控制造過程和要求維護。工業物聯網設備可以提供設施安全，以檢測基礎設施或設備的入侵或篡改。
訓練在工業物聯網設備上運行的人工智能模型需要代表實際運行生態系統的數據集。與面向消費者的人工智能類似，無論誰管理訓練數據集，都必須找到并消除潛在的偏差來源，這些偏差可能導致人工智能算法做出錯誤的決定，并引發問題。
在工業物聯網設施中實現人工智能可能需要專家協助安裝和認證應用程序，并在設施或產品發生變化時偶爾幫助更新和修改應用程序。
