研究机构 IoT Analytics 定义的 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。

微软（Azure）、SAP、西门子、Amazon（AWS）和 Oracle 分居前五名。

此处工业软件不包含 OT 现场总线控制系统类。

Mckinsey 针对已经实施工业 4.0 的企业进行调研，筛选出来几个关键成功要素。

企业高层领导支持和组织转型这是老生常态，几乎所有的转型类项目都需要这两项。

引发我些许思考的是第三项：清晰的投入产出（Business Case）和愿景价值的显性化。

无论是工业 4.0，还是 5G，都算比较创新的玩法，皆不是纯粹技术替换问题，而是客户公司主业及运营体系的大转型。此类情况，所产生的价值通常相对难以说清楚。

对于项目实施乙方来说，Lead Consultant 的角色和水平就显得至关重要了，能针对具体 Case 把 Story 讲清楚是必然的要求，也彰显不同乙方机构的需求理解与解决方案实力。

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。