我们亏欠很多我们人类最伟大、最全面性的工程成果良多──它们包括水坝、道路以及大众交通系统，但是与今日的技术创新步伐相较，这些庞然大物似乎都太老旧，而且事实上它们之中某些确实如此。
举例来说，美国路易西安纳州的纽奥良(New Orleans)这座城市有一部份居民生活区域是在海平面以下，自1830年代以来是透过运河、堤坝、防洪闸以及抽水站等设施保持那些区域的干燥。但在2017年8月，一场超大暴风雨淹没了抽水系统，也让城市的某些部份闹水灾；导致这场灾难的原因归咎于有17座帮浦未启动，以及部份抽水涡轮早已停摆数周。
由抽水帮浦站的传感器、城市各区域内的水位/雨量传感器，以及庞恰特雷恩湖(Lake Pontchartrain)、各运河中的水位计等组成的网络，能提供地方政府以及专家们在下一次飓风发生前或是发生期间相关洞察信息；结合来自物联网传感器的资料、超地方(hyperlocal)气象预测模型、人口统计，以及可预测性维修排程等等，有助于建立不同雨量与水灾的模型，并因此大大提升容易淹水区域的防灾准备度。
那些物联网原理对资产追踪也很重要，特别是有助于解决食安问题；商品从出货、装箱运输、进入物流仓储，再上货运卡车送到零售商店、然后到达消费者手上的整个旅程中，可能发生很多潜在问题，若是供应链有传感器做为后盾并与蜂巢式通讯系统链接，就能提供关键数据点，有助于准确发现易腐坏货物是在哪一段运输过程中受到毁损，或是追踪问题的根源。
同样，这些概念也能应用于所有东西，从在科罗拉多山脉(mountains of Colorado)出租的越野摩托车(skimobile)，到新墨西哥州(New Mexico)沙漠上的沙地越野车(ATV)，这两种车辆都可能在罕无人烟的地带发生引擎故障或碰撞事故，导致追求刺激的骑士陷入危险境地；藉助行动IoT数据规划、引擎仪表以及云端服务，就能排定可预测性维修时程，并在最糟糕的情况下找到受困骑士的位置。
工程师们可以利用物联网让这个世界变得更好，透过在现有老旧设备装设传感器、以及在整个供应链追踪有价值的资产，这些方案能改善可预测性维修效能、拯救生命甚至能预防灾难。
