这是工业自动化领先发展的一年。从数据分析到物联网的采用，企业已经认识到这些技术不仅对于启动起步，而且对于维持数字化转型计划至关重要。
物联网行业已经取得了长足的进步，但是在物联网项目方面，企业仍然需要吸取教训。他们在2020年有什么期待?OT/IT、边缘计算甚至人工智能的很多关注都将减少。
物联网宣告胜利
人们通常将物联网项目描绘为比较快的方式，因为据称接近四分之三的物联网项目失败了。
实际上，成功是一种常态。Gartner公司的Eri Goodness进行了一项民意测验表明，57%的受访者取得了比预期更好的结果，只有3%的受访者没有达到预期的结果。451 Research公司的Ian Hughes表示，大约有8%的投资回报率是负数。
为什么会有转机?一方面是更好的技术，另一方面企业也在更恰当地界定他们的项目范围。
按次付费业务模式到来
一些大型工业客户跟踪数百万个数据流。即使是一台风力涡轮机，一天也可以产生超过93,000个信号。传统的云计算模型因此不起作用。ARM公司推出了一个程序，使设计人员可以试验其全部技术组合，但只要求他们支付最终设计中使用的IP。同样，一些软件公司也发布了一些程序，客户可以在其中存储大量数据，但只为使用支付费用。
OT&IT受到同等的关注
一直以来，IT安全一直是重中之重，但是运营技术(OT)安全将需要同样的关注。运营技术(OT)安全涉及保护制造机器人、炼油设备、核反应堆、变电站等免受入侵者的侵害。运营技术(OT)和IT安全漏洞之间存在很大差异，运营技术(OT)需要改进其方法。
微分段也将进入人们词汇表。闯入是不可避免的。新的研究浪潮将集中在限制黑客一旦进入内部就可以进入何处。在相关的趋势中，数据二极管可能会变得更加普及，这些数据二极管可以有效地将机器中的数据传递到IT网络，但防止外部数据到达机器中。
人工智能被淘汰
新的范例将是“存在人工智能以提供决策支持”。换句话说，人工智能应用程序将筛选数据并为个人提供一系列选择方案。决策支持的角色更适合技术状态，人工智能很有前途，但仍然不如人类对许多关键问题的判断。辅助角色还使人们对人工智能更加满意。
3D模型被4D模型取代
三维模型是随时间交叉引用的3D模拟。企业自己的生活的4D模型将始于出生和足迹，凌乱的零件以及所有部分。
数字孪生基本上将是第一个商业上广泛使用的4D模型。KBC、Hexagon和Element等公司的软件从本质上使企业可以重现海上石油平台或其他复杂资产的寿命，甚至可以推断其他期货。到2023年，每个人都将在第四维度工作。
边缘变得更清晰
边缘计算已经从一个晦涩难懂的云计算数据站转变为下一个强大的计算平台。为什么?要将所有内容都发送到云中太昂贵且费时。将数据保留在边缘设备和设施上还可以缓解一些隐私方面的担忧：为什么采用Alexa时，为什么想知道AWS是否按要求消除了其私有数据。IDC公司和Gartner公司表示，云计算数据中心之外可能存在40%到75%的数据。
2020年的大问题将是“边缘看起来像什么?”服务于城市街区的微数据中心会变得普遍吗?采用“边缘云”吗?某些任务(可预测的维护)会成为经典的边缘应用程序吗?在确定任务的位置时，延迟或成本会更重要吗?四年之后，答案似乎显而易见。然而，到2020年，这场争论才刚刚开始。
