IoT Analytics 咨询公司将工业数字化区分为两大类：Industrial Software（工业软件）和 OT（运营技术）。
Industrial Software（工业软件），包括：CAD、PLM、EDA、EAM、MOM、SCM、工业互联网平台 IIoT、安全和云基础设施、远程接入、数据中心等。
OT（运营技术），包括：SCADA、DCS 等现场总线控制系统。
IoT Analytics 认为 2021 年两大类全球市场体量都在 1,000 亿美元左右，呈现 1:1 关系；而到 2027 年，Industrial Software（工业软件）可达 2884 亿美元，和 OT 的比例为 2:1 的关系。
这个增长的变化，也可以反映哪些玩家在工业数字化浪潮中更为主动。
贝恩公司针对美国和欧洲的 500 名工业互联网决策者的调研发现，从 2018 年到 2022 年，开展 PoC（概念验证）的企业增长了 20%。预计到 2026 年，还会再增加 20%。
就 PoC 而言，几乎所有的验证都反馈 IoT 降低了生产成本或提升了收入（30-40%）。
但，另一方面，这些 PoC 项目的规模复制应用进展并不好。五分之四的调研对象反馈，他们的 PoC 项目能规模实施的比例低于 60%。
主要障碍中，项目集成工作过于复杂、IoT 厂家能力不够、全周期支持成本过高是 Top 3 理由。
IoT Analytics 咨询公司的研究显示，2020-2022 年数字孪生市场空间增加了 71%。基于其对 100 个项目的跟踪研究，其绘制了一张图，从三个维度来归纳数字孪生的特点。
这三位维度分别是：(1) 所服务企业生产流程的生命周期对应；(2) 共性的应用案例；(3) IT 系统的层次。
IoT Analytics 认为数字孪生的 Top 6 应用为：(1) 系统预测；(2) 系统模拟；(3) 资产互操作；(4) 维护；(5) 系统可视化；(6) 产品模拟。
物流和供应链是数字化技术发挥的重要领域。IoT Analytics 咨询公司数据显示，2022 年全球数字供应链的市场空间为 1,335 亿美元，预计到 2027 年可增至 2126 亿美元，复合增长率为 8.1%。
IoT Analytics 认为八项技术值得关注：① 自动分类和检索系统，② 供应链采购软件及商业智能，③ IoT 追踪设备，④ 数字孪生，⑤ 物流机器人，⑥ AI 使能的库存优化软件，⑦ 基于 IoT 的主动现场服务，⑧ 供应链可视化软件。
