למרות העובדה שישנן דעות רבות ושונות על המושגים של רשת חיישנים, אינטרנט של דברים (IoT) ורשת בכל מקום בחברה, מוסכם על כך ש-IoT מתייחס למימוש של רכישת מידע לפי דרישה, שידור, שידור, אחסון, הכרה, ניתוח ושימוש בין דברים ודברים, דברים ואנשים, ובין אנשים על ידי אנשים באמצעות סוגים שונים של חיישנים.
ניתן לסכם את ההיבטים המרכזיים של IoT כחישה מקיפה, שידור אמין ועיבוד חכם. חישה מקיפה מתייחסת לשימוש בזיהוי תדרי רדיו (RFID), GPS, מצלמות, חיישנים, רשתות חיישנים ואמצעים טכניים אחרים של חישה, לכידה, מדידה, בכל זמן ובכל מקום על האובייקט כדי לאסוף ולרכוש מידע. שידור אמין מתייחס לאינטראקציה ושיתוף מידע מהימנים דרך רשתות תקשורת שונות והאינטרנט בכל זמן ובכל מקום. עיבוד אינטליגנטי מתייחס לניתוח ועיבוד של נתונים ומידע מסיביים-מגזריים, חוצי-תעשיות ו-גאוגרפיות כדי לשפר את התובנה בעולם הפיזי, פעילויות כלכליות וחברתיות שונות, ולממש קבלת החלטות-ת נבונות. בהשוואה לחיבור הגומלין הגלובלי ותפעול ההדדיות של האינטרנט, ל-IoT יש מאפיינים מקומיים ותעשייתיים.
לאינטרנט תעשייתי של הדברים יש מגוון רחב של יישומים. סוגים שונים של מסופים עם יכולת חישת סביבה, מצב מחשוב המבוסס על טכנולוגיה בכל מקום, תקשורת סלולרית וכן הלאה משולבים באופן רציף בכל ההיבטים של הייצור התעשייתי, מה שיכול לשפר משמעותית את יעילות הייצור, לשפר את איכות המוצר, להפחית את עלות המוצר ואת צריכת המשאבים ולהעלות את התעשייה המסורתית לשלב חדש של תעשייה חכמה.
הטכנולוגיות, התפקידים והאינטראקציות של פלטפורמות IoT עשויות להשתנות מתעשייה לתעשייה, במיוחד כאשר הן משתמשות בטכנולוגיות דיגיטליות כגון IoT. בהקשר זה, פלטפורמות IoT מועצמות על ידי ארבעת האלמנטים הבאים:
1. טכנולוגיה
2. אקוסיסטם פיתוח
3. יצירת פתרונות
4. משתמשים
הבסיס של ארבעת האלמנטים הללו הוא טכנולוגיה, מחיישנים ועד לפרוטוקולי תקשורת ועד לכלי אנליטיקה, הפעלת טכנולוגיה היא לב ליבה של היכולת של IoT לשפר את היעילות התפעולית ולהקל על יצירת מוצרים חדשים. לאחר מכן, מערכת הפיתוח יכולה להשתמש בכלים הטכנולוגיים הגולמיים הללו כדי ליצור את הפתרון המושלם שיענה על הצרכים של משתמשי הפלטפורמה.
ספקי פלטפורמה צריכים לעצב את המוצרים שלהם עבור משתמשים משני הצדדים של העסקה. לכן, חשוב לספק למשתמשים נתיבים שונים שבהם קבוצות האנשים המתאימות יוכלו למצוא תוכן, שירותים ופתרונות רלוונטיים. נתיבים אלה יכללו סינון תוכן המבוסס על תפקידי תעשייה או משתמשים. בקיצור, ככל שהממשק האינטראקטיבי של הפלטפורמה אינטואיטיבי יותר, בדרך כלל הנתיבים להצגת תוכן יעילים יותר, וגם להיצע וגם לביקוש קל יותר למצוא את מה שהם מחפשים. מערכת היחסים הזו בין משתמשים ונתונים היא בלב יצירת הערך בפלטפורמות IoT. על ידי משיכת מפתחי תוכנה ובוני פתרונות אחרים, פלטפורמות IoT יכולות להביא מגוון רחב יותר של פתרונות למשתמשים. כתוצאה מכך, הפלטפורמה מעוררת פוטנציאל ליצור יותר ערך.
מנקודת מבט פונקציונלית, הוא מורכב מארבע פונקציות עיקריות: CMP (ניהול קישוריות), AEP (הפעלת יישומים), DMP (ניהול התקנים) ו-BAP (ניתוח עסקי).
CMP (פלטפורמת ניהול קישוריות)היא פלטפורמת ניהול החיבורים. הוא מנוצל בדרך כלל ברשת של המפעיל, ומתחבר במיוחד לכרטיס ה-IoT SIM. פלטפורמה זו יכולה לממש תצורת חיבור IoT וניהול תקלות, להבטיח יציבות ערוצי רשת מסוף, ניהול שימוש במשאבי רשת, ניהול תעריפי חיבור, ניהול חיוב, שינויים בחבילות וכו'.
DMP (פלטפורמת ניהול מכשירים)היא פלטפורמת ניהול מכשירים. הוא כולל בעיקר סדרה של פונקציות כגון ניטור מרחוק, התאמת הגדרות, שדרוג תוכנה ופתרון בעיות עבור מסופי IOT. ובאמצעות אספקת ממשק שיחות API פתוח כדי לעזור ללקוחות עם אינטגרציה של המערכת במכלול פתרונות ניהול מכשירי M2M מקצה ל--, עלות ההצעה הכוללת. ניתן להתייחס לכך ש-DMP מכוון בעיקר לשליטה על המצב הבסיסי של המכשיר כגון הפעלה, כיבוי, עצירה או אזהרות -בזמן אמת של מכשירי IoT וניהול מכשירים אחרים שאינם כרוכים בתרחישי יישומים עליונים של IoT.
AEP (פלטפורמת הפעלת יישומים)היא פלטפורמת ההפעלה העסקית של השכבה העליונה. שכבה לוגית זו משולבת עם תרחישי יישומי השכבה העליונה כדי לספק למפתחים קבוצות של כלים לפיתוח יישומים (SDK), תוכנות ביניים, אחסון נתונים, מנוע לוגיקה עסקית, ממשקי API של-צד שלישי ופונקציות אחרות. אנו יכולים להבין זאת כפלטפורמת פיתוח מערכת המשלבת תרחישי יישומים. עם הצטברות מתמשכת של ניסיון עסקי וטכנולוגיה המעורבים בתעשייה, התחרותיות של הפלטפורמה תעבור בהדרגה מקישוריות ליכולות העסקיות הרבות של-התרחישים של הפלטפורמה.
BAP (פלטפורמת ניתוח עסקים)יכול להיקרא פלטפורמת ניתוח עסקית. שכבה לוגית זו מכילה שתי פונקציות עיקריות: שירותי ביג דאטה ולמידת מכונה. הנתונים המאוגדים בפלטפורמת הענן מנותחים, מעובדים ומוצגים. ולמידת מכונה היא לאמן נתונים מובנים ובלתי מובנים המופקדים בפלטפורמה ליצירת לוגיקה ניתוחית עסקית חזויה, קוגניטיבית או מורכבת. ובעתיד, למידת מכונה תעבור בהכרח לבינה מלאכותית.