從半導體、電子系統到工業4.0核心所在的智慧型機台，物聯網裝置與工業物聯網的系統複雜度正與日俱增。物聯網的商業價值，源自連線系統所產生的大量數據資料。這些數據資料通常來自於大量佈建於環境中的感測元件，在收集了現場數據資料之後，通常先透過感測端點的微控制器進行資料的預處理，再將經過第一手處理後的資訊上傳到雲端系統中。
國家儀器商務與科技研究員Mike Santori說，在物聯網（特別是工業環境）的產品鏈中，關鍵作業往往在於測試，然而複雜的物聯網裝置經常使得測試過程更加複雜。儘管每個感測端點動輒能夠抓取上千筆的數據資料，然而處理這些資料卻十分困難，特別是如果這些資訊是要應用於測試上。因為有許多不同的資料格式與來源，例如包含時間與頻率的原始類比與數位波形，或參數量測結果等。進行這類資訊收集作業時，取樣速率與資料量通常會遠高於從消費性裝置或工業裝置收集的資料。讓情況更棘手的是，用於測試的資料一般都是獨立儲存，且標準化程度極低。因此對於企業來說，這類資料是看不見的資料，非常容易在產品生命週期的不同階段錯失深入分析的關鍵機會。
物聯網也可大幅改善自動化測試作業。在自動化測試工作流程中，利用系統管理、資料管理、呈現與分析等物聯網功能，再加上應用強化項目，可為測試工程師提供更有用的工具，以克服物聯網的挑戰。
對物聯網與工業物聯網而言，受管理的連線裝置是根本所在；但是許多測試系統即使比以往更為分散，卻未連線或受到妥善管理。一般而言，測試工程師若想追蹤在特定硬體上執行的軟體，或甚至只是想了解系統的大致情況，都相當不容易，更不用說要追蹤效能、使用率與狀態了。在今天，大多數現代測試系統皆以電腦或PXI為基礎，並可直接連線至企業，如此即可享有管理軟硬體元件、追蹤使用與執行預知維護等額外功能，進而讓測試投資發揮最高價值。
