1、設備和環境數據的采集——從單點到全局

場景：某工廠的有多品牌、多種類的生產設備需要聯網，并進行實時監控，好麻煩啊……

傳統制造模式

A品牌、B品牌、C品牌……的設備數據和環境數據分別采集并上傳到不同的數據庫； 

不同品牌的設備數據標準不統一，所有的設備數據和環境數據沒有關聯，只能做單點的分析，而無法做整體數據分析。

  智能制造模式

實現了數據標準的歸一化，使得A品牌、B品牌、C品牌……的設備數據以及溫度、濕度、空氣質量、電壓、電流……等環境數據統一采集并上傳到同一個的數據庫。

能夠在同一個數據庫中對所有的設備運行數據和環境數據進行整體的分析。

2、生產設備的故障與檢修——從被動到主動

場景：某汽車組裝工廠有上百道工序，每天的產量是1000臺小轎車，能否確保365天無故障？

  智能制造模式

將設備運行的數據進行分析比對，提前預知可能發生故障的設備，邀請相關廠家的維護人員上門進行更換，安排一次2小時的主動停機，將故障損失降到最低。

3、降低產品的維護成本和運行風險

場景：某鍋爐制造企業需要對本廠出廠的鍋爐定期進行維護保養，如何控制維護成本呢？

  傳統制造模式

人工巡檢，成本越來越高。

鍋爐運行數據丟失，無法進行優化

  智能制造模式

將鍋爐的所有的運行數據遠程傳回原廠，能夠有針對性的安排巡檢，大大降低售后服務成本；

對鍋爐的運行數據進行分析并進行運行優化，延長鍋爐使用壽命，降低風險。

4、企業轉型升級：從生產制造商到運營服務商

場景：2005年，GE旗下的飛機發動機公司改名為“GE航空”，業務模式發生重大轉型。

傳統制造模式

轉型之前：只做發動機產品。

  智能制造模式

轉型之后：提供航空管理服務，包括運維管理、能力保障、運營優化和財務計劃的整套解決方案，還可以提供安全控件、航管控件、排程優化、飛航信息預測等各類服務，帶來的價值控件更大了； 

效果：過去是在飛機落地后才進行檢修，而現在可以在飛行途中就能對發動機的健康狀況進行實時監控，飛機落地后就可以及時的進行維護?，F在從芝加哥飛上海的航班，落地后只需要檢修3個小時就能夠從上海啟程返回芝加哥，航班周轉率大大提升。

5、確保備品備件銷售：重要利潤來源

場景：主設備銷售的利潤越來越低，而備品備件的銷售成為某公司的重要利潤來源。

傳統制造模式

無法監控所銷售的設備和部件的運行狀態，用戶可能會采用“山寨廠家”生產的備品備件，不僅造成生產隱患，也會影響原廠的備品備件銷售。

 智能制造模式

能夠實時監控遠程設備和部件的運行情況，提前安排備品備件銷售與用戶對接。

可以及時發現“山寨產品”的應用并采用相應的反制手段。

6、企業信息化：從數據孤島到真正的企業大數據

場景：某企業投入不少的人力物力財力，進行了“信息化建設” 。

傳統制造模式

企業上了MES、ERP、CRM、OA、財務管理等很多管理系統。但是這些系統之間的數據并沒有打通，形成了一個個的“數據孤島”，“企業信息化”淪為“互聯網+部門墻”。而要將這些數據打通又是一個更加浩大的工程，尤其是不利于做企業整體的決策。

  智能制造模式

徹底打破“部門墻”，將企業運營所涉及的所有數據，包括但不限于生產制造、資源管理、設備狀態、環境、能耗、財務、物流、倉儲、人員管理、供應商、客戶關系……統統上傳到同一個數據庫，根據企業整體決策的需求隨時從這個一體化的數據庫中調用數據進行分析。

7、工業大數據與大數據分析：從數據到價值

場景：某制造型企業的所有數據都已經上傳到數據中心/云端，但這就夠了嗎？

  傳統制造模式

數據之間的缺乏邏輯性，沒有合適的分析工具，“大數據”變成了“死數據”，產生不了任何的價值。

全世界的大數據工程師90%的時間浪費在無效數據上。

  智能制造模式

按照生產制造型企業的需求建立各項數據之間的關聯和邏輯，比如建立“設備能耗—環境溫度”、“生產—倉儲—物流”的數據相關性模型，方便企業進行生產優化和決策。 

8、企業投資決策：從盲目投資到有章可循

場景：公司明年的總投資有5000萬，需要用到錢的地方很多，如何平衡各部門的訴求？

  傳統制造模式

沒有數據分析和支撐，容易形成“拍腦袋”的盲目投資，甚至各部門領導和企業決策層之間的“私人關系”成為影響投資的因素之一（會叫的孩子有奶吃），而一旦投資失誤可能造成滿盤皆輸。

  智能制造模式

由于前期的所有數據都有記錄和分析，建立了市場需求—生產—物流—倉儲—供應鏈—人力資源等數據之間的動態關聯模型，使得每一筆投資都能有章可循，不會顧此失彼。 

9、工業人工智能：企業的運營與自動優化、輔助決策

  傳統制造模式

企業的數據采集越來越多，靠人腦已經無法進行合理的數據分析了，如果老板/企業高管需要對所有的決策負責，就往往顯得力不從心，于是越來越相信“運氣” 。

  智能制造模式

企業運營的數據積累可以讓工業人工智能機器人進行學習，逐漸將標準化、流程化的生產和經營優化交由工業AI機器人完成。

老板/企業高管可以將精力集中到戰略性的決策上來。

1、數學邏輯和核心算法：智物聯完全擁有最底層的數學邏輯和核心算法，并基于此構建了整個產品體系，這是智物聯與那些“模仿性”或者“跟隨性”企業最大的不同。智物聯非常注重知識產權保護，迄今為止已經申請和正在申請的各類專利數已經破百，并且在持續增加； 

2、產品化的解決方案：智物聯的物聯網解決方案包括有硬件終端、工業云、工業大數據分析軟件、工業人工智能算法、手機APP、大屏系統等等。所有這些都是智物聯自主開發，而且經過了多個行業和用戶的檢驗，完全能適應客戶的需求；

3、實踐經驗與持續優化：在技術產品化、產品市場化和具體的市場項目和為客戶服務的過程中，智物聯積累了豐富的實戰應用經驗，又反過來對智物聯的產品開發和優化產生了積極促進作用。智物聯已經形成了“技術—產品—應用—服務—反饋—技術”的閉環，實現了產品和技術的持續優化。