在网络和基础设施需求方面，工业部门面临着一系列完全不同的额外挑战。在许多情况下，设备必须承受极端温度、灰尘、污垢、湿度、电子频率等。这些恶劣的环境要求高质量、经过测试和验证的工业级连网设备，以防止重复的设备故障和成本高昂的计划外停机时间。
需要在室外运行任何类型设备或需要全天候保持较高环境温度生产环境的组织，需要强大的物理网络组件来保持运行。能源公司、研究机构、制造商和农业公司都有设备需要在极端条件下运行，因此需要能够承受压力的组件。
一旦正确的组件就位，重点就转移到数据收集和设备管理/维护上。
数据
工业物联网(IIoT)意味着几乎所有设备都可以配备实时采集和传输数据的传感器。这些数据可用于预测设备何时需要维护，设备是否高效运行，以及设备如何影响其环境并受其影响。为了最大限度地提高数据收集和传输的可靠性和速度，即使在恶劣环境条件下也能正常运行，加固的网络设备必须优先考虑。
如果用于网络连接的关键组件没有经过充分构建和测试，则无法在恶劣条件下运行，然后不断更换和频繁服务中断的需求可能会使其失去原有意义，并且也使部门成本不堪重负。
设备管理
麦肯锡认为，将人工智能和机器学习应用于资产管理意味着您的组织可以自动检测环境状况中可能影响远程网络性能的任何不一致性，并在无需任何人工干预的情况下进行必要更改。
Investcorp称，数字孪生可以帮助您以最小的中断来远程管理设备。对于位于环境恶劣的偏远地区的关键基础设施和设备来说，这可能是一种完美的方法。通过跟踪当地情况，调整运行参数以获得最佳功能，并仔细监测组件温度和网络强度，可以快速发现故障，并派出小组进行现场修复。
预测性维护
集成预测性维护可以减少此类故障的发生，从而减少了在恶劣条件下或在危险地形中派遣人员的需要。通过预测故障并制定解决方法，您可以避免计划外的停机时间和数据丢失。正如德勤指出的那样，预测性维护是预防性维护的一个进步，因为它使用数据分析来精确地确定潜在故障的内容和时间，而不是根据平均时间来安排维护任务。
如果您有在恶劣环境中运行的设备，并且希望保持稳定的网络连接，那么选择为所有类型恶劣室外和室内环境设计的工业级网络工具无疑是明智之举。这些工具具有工业级安全认证和危险场所认证，可在-40℃至75℃的极端温度下使用，并具有抗振动和冲击的能力。
