对导盲犬进行了严格的训练，使其服从主人的命令，但是训练过程包括所谓的“智能抗命”。 （智能抗命）行为，即违反所有者的指示以获得更好的结果。这种行为是导盲犬成功的关键，并且也适用于物联网（IoT）。据报道，每天走同一条路的盲人对过马路的地方非常熟悉，可以更好地嗅觉和听觉来理解交通和人群，并可以做出适当的决定。但是在拐角处可能有他从未遇到过的事故。导盲犬看到主人看不到的东西，就会意识到危险，不服从前进的命令。这种行为在物联网领域也可能具有相同的优势。智能系统的设计应使如果存在不利于当前工作的最大利益的情况，指令的执行将被推迟，特别是在危险情况下。传感器是物联网的神经系统，它收集连续的数据流以进行处理。它们向计算机提供的数据可以比其他任何人更快地处理。通过物联网系统获得的信息应该比任何运营商都能掌握的都要全面。它可能比操作员早发现危险，并认为需要采取必要的预防措施。当操作员指示执行某项操作时，系统会知道这样做太危险了。这是最佳的服从和警告操作员的警告的最佳时机，在当前情况下，其指导将产生负面影响。当然，尽管有系统上的反对，有时还是必须遵循说明。例如，当盲人走到拐角处时，导盲犬在前方发现两个陌生的男人，并阻止主人前进。但是对方讲话后，盲人认出了他叔叔的声音，导盲犬表示对方是亲戚或朋友。这样，聪明的抗命将被推翻。同样，运营商可能会知道物联网系统无法知道的事情。因此，应建立升级程序，以便员工可以挑战系统要求并继续执行原始说明。红帽开发人员与Cloudera和Eurotech合作创建了Industry 4.0演示，其中包括预测性维护应用程序，并将提供该程序的历史和实时数据以进行分析，建模和机器学习。可以基于这些数据建立新的业务规则，并且可以在边缘执行机器学习模型以解决问题并对不可预测的事件做出反应。这样的模型可用于统计分析和预测机器何时可能发生故障以及何时进行维修。随着系统变得更加智能，未来的发展应该将其集成到流程中，以便可以根据其建议做出决策。在做出决定之前考虑此反馈可以确保做出更好的决定。一种方法是通过虚拟工厂。 Eclipse Kapua提供了这样的数字仿真（Digital Twin）。当系统不可用时，其数字化身将显示最近的已知状态。在这种情况下，用户可以查询操作状态并请求测量，甚至可以将更改发送到设备。另一个概念是创建引擎的虚拟副本，并让用户测试更改。使用AI和机器学习来确定在进行更改之前会发生什么，然后再部署到物理机器上。但是，第二种技术在市场上很少有产品。该报告认为，为了使该行业更广泛地采用该技术，应该建立开放标准以共享信息。要创建所需的复杂模型，应使用软件来模拟这些设备的标准。促进Digital Twin模型的标准化是潜在的努力之一。