经过多年专注于提供高质量的物联网云服务，机智云在多个泛行业场景中赢得了良好的口碑，成为国内优秀的物联网开发和云服务平台之一。作为第三方物联网云服务平台代表和工业互联网解决方案商，机智云工业物联网平台采用微服务架构，能够在云端部署灵活的应用组件，以实现设备接入、设备管理和海量工业实时数据分析，能够满足工业装备远程监控、在线运维、工单管理、数据分析和预测性维护等信息化管理需求和售后服务流程化需求。平台提供设备物联、设备地图、设备远程监控、设备故障定位、远程运维、工单管理、数据分析、用户分析和供应商管理等功能服务，帮助企业以更高的效率和更优质的服务应对不断变化的市场需求和生产环境
工业40蓄势待发，工业制造领域的大变局意味着中国有机会将过去几十年来积累的制造经验转化成创造的基础，复杂的制造业场景给了企业更多创新的机会。
在此之中，软件工程师扮演着什么样的角色？什么是工业物联网的基础设施？
“物联市场 线上对谈”是由边无际发起的立足物联网行业的访谈栏目，第一期邀请到零碳数科CEO闫保磊，与边无际CEO陈永立、边无际COO郑凯文一起畅聊工业物联网的行业现状与软件平台的解决方案。
郭琦：请闫总介绍一下零碳数科。
闫保磊：零碳数科是一家工业互联网平台企业。从名称上讲，数科和零碳揭示了我们的特色，数科寓意数智化，零碳寓意碳中和，我们认为二者相得益彰。因此，我们研发的产品和技术致力于实现产业链供应链的数智化和低碳化转型，目前主要切入四个领域，分别是能源管理、碳管理、供应链管理以及智能制造。我们的愿景是打造“立足中国·服务世界”的跨行业跨领域的工业互联网平台，打造“SaaS+PaaS”协同研发、“产品+服务”双轮驱动的特色模式，深耕能源、化工、钢铁、机械、农产、橡胶、玻璃、建筑、园区等行业和场景。我们已在北京、天津、厦门和烟台设立子公司，客户分布于中国、美国、德国、韩国、新加坡等20多个国家和地区，包括多家世界“500强”企业。总之，我们还是家比较年轻的公司，取得了一些成绩，对工业互联网对发展有一些感受。
郭琦：工业物联网领域有什么独有的特点？
闫保磊：第一，工业互联网被国家定义为“新基建”之一，可见它的定位意义深远，对中国制造的转型升级是基础性的和关键性的，是未来的国之利器。既然工业互联网主要是服务工业的，那么可以说“工业为本，数科为器”，这里的“数科”是指以物联网、大数据为代表的数字科技，它作为一种新型工具为工业赋能，这才是工业互联网的底层逻辑。
第二，工业互联网是新兴技术，主要面向的是工业应用场景。当然，它还不完善。一是中国工业的特征是参差不齐，既有比肩工业40的先进制造业，也有停留在工业20甚至10的原始状态。这种工业发展的不平衡性决定了我国的工业互联网建设必然是艰难而漫长的。
第三，我们的愿景是打造工业数智化转型的底层 *** 作系统，也就是工业互联网平台。首先以提升我们自己开发解决方案效率为目的，未来也可以开放给软件开发企业甚至是客户，支持他们更便捷高效地开发工业场景的解决方案。但是，就目前而言，我们认为工业企业更迫切的需求是产品或者说解决方案，而不是平台。因此，我认为中国的工业互联网的建设应该是“先产品，后平台”，丰富的产品的共性部分逐渐沉淀下来，像沙漏一样堆积成跨行业跨领域的通用平台。
郭琦：边无际也是致力于要做物联网的底层系统，请边无际CEO陈永立来聊一聊，我们可以提供什么样的技术解决方案？
陈永立：边无际主要的产品是一套类似于IoT界的安卓的一套系统，我们认为安卓在移动时代它的核心是一个开发框架。因为有了安卓或者iOS这样的系统，可以让整个移动端的生态的开发门槛变得非常低，生态也可以爆发。在这个万物互联时代，我们认为以后包括工业互联网、工业物联网等，这一切的背后核心的解决方案的开发者都是程序员。我们需要给这些程序员一套好用的工具，也就是我们边无际所致力于打造的底层的基础设施。
郭琦：基础设施这两年是特别热门的一个词，由于我国发展到了一定的阶段，想要把基础设施的建设的会亮提上来，超过以前的纯粹代工的一个产业状态。想请闫总谈一下，在基础设施建设上我们遇到的难点主要是什么？
闫保磊：提到工业互联网平台，国内很多企业都在做这个领域的工作。既然是基础设施，其实它是一个从零到一的建构过程，大家的侧重点是不一样的。工业互联网分很多层次，不同企业定位的主要发力点是不一样的，我们更重要的关注点是在PaaS或SaaS层的开发工作。底层的一些基础设施是需要合作伙伴共同去构建的一个体系，由不同公司的基因和团队的核心竞争力决定。对于我们自己公司来讲，大量的客户都是直接面向工厂或工业园区的终端客户。做面向客户的整体方案过程中，我们是没有问题的，但是更底层的一些技术框架，怎样提升开发解决方案的效率，是需要边无际这样的团队或者企业来提供。在底层的构建上，尤其涉及到 *** 作系统的一些模块，是我们类似的企业共同需要的能力补充。还有一点，我多次强调的“工业为本”，工业机理是一个非常基础性的东西，缺乏对工业机理的深刻理解很难构建出满足工业需要的平台，这是很多人常常忽略的一点，甚至可以说是一个主要难点。只有将工业机理和数字科技深度融合起来，才可能打造出好的基础设施。
郭琦： PaaS业务和SaaS业务比较难做，原因是需要整合的领域、技术是比较多的。想请闫总谈谈我们在推进过程中需要哪些合作伙伴？
闫保磊：中国的工业门类齐全，行业众多，跨行业复制能力是一个稀缺能力。你在这个行业干得好，未必在其他行业也能干好。谁能解决跨行业复制问题，谁就是未来真正的王者。这与我们所使用的消费互联网显然是不同的。因此，有的企业就会专注做一个行业。作为平台型企业，就需要和不同行业的解决方案提供商合作。
工业的数智化转型是一个系统工程，绝非提供一个app就能解决的。比如会有大量的工业现场的工程问题，像安装传感器、调试通信等。这些专业型的工作同样需要合作伙伴一起参与。除此之外，还有云服务、数据分析以及基于数据分析的咨询等等。这些工作既可以一家公司都做了，也可以和其他企业合作。
还有一点我认为全世界还没有一个特别好的平台出现，类似于安卓、iOS或者Windows系统，工业界还没有公认的特别好的，这是一个重要的现状。构建底层都 *** 作系统是一个漫长的过程，当然也很困难，需要有一批这个领域的企业加强合作共建。
郭琦：工业物联网是两种体系的匹配，工业指向了客户需求到底在哪，工具是技术的解决方案，只有联合起来才能共同推动生态的建立。想请问一下陈永立，我们是一个技术导向开始发起创业的公司，你是怎么判断工业物联网的时代从此开始有了我们的机会呢？
陈永立：这个话题可能更偏技术一点。我们观察到由于容器以及云原生的技术日渐成熟，有机会做一个能够把非常碎片化、非常零散的物联网底层，用软件的方式统一化一套底层的技术。
我们这个团队有微软、亚马逊等的做云计算的基因，在这方面有一些比较深刻的理解，做出了一套底层的开发框架。如果我们只有一套开发框架，比如iOS、安卓、包括Windows，其实没有给客户带来直接的价值。Windows一开始之所以有价值，是因为它上面有Office，iOS和安卓之所以有价值，可能因为有微信、今日头条等真正的应用，所以是平台中还有平台的机会，我感觉是一个非常大的浪潮，而且是可能持续几十年的事。
郭琦：任何技术只有真正到了能用、能有人的感受、能够 *** 控，才可能产生价值和意义。想请问闫总，您是怎么判断工业物联网真的到来了，我们现在要走出去第一步的话，那个最痛的痛点在哪？
闫保磊：判断浪潮的到来，一是行业研究报告或者知名企业的战略转型计划。二是靠团队的集体智慧和判断。我和我的团队成员很多在工业领域工作十年以上，近距离观察和亲身参与了工业数字化项目的策划和落地。总之，我们主要是基于工业发展规律和多年经验作出判断，并制定公司发展战略。
从全球的趋势来讲，大家都处于差不多的阶段，就是从自动化向数字化和智能化方向转型，我们经常到工厂现场，有切身体会。2019年我们做了产品开发和验证，并在全球20多个国家做了落地案例，基本上判断工业40的浪潮确实不仅是某一个国家的事情，应该是全球同步要做的事，尤其是以中国、美国、日本、欧盟等工业基础比较好的国家和地区。
我们现在要走出第一步最痛的点应该是利用好技术为工业解决实际问题，而不是一些空泛的概念。工业企业是理性的，不能带来实际价值的东西是不可持续的。
郭琦：凯文很长一段时间在麦肯锡工作，对工业物联网领域有很深的观察，凯文是怎么判断现在这个行业是什么阶段，发展的怎么样？
郑凯文：从全球范围来看，我们可以坚信40一定会发生，而且是下一波能够引领不只是制造业，我觉得是全球多个行业、多个产业变革的一个核心。根据过往有限的咨询项目经验来看，国内总体的数字化或自动化的程度还是有些参差不齐的，而且越往前走越接近40这个目标的企业就更少，我觉得是时间的问题。
因为本质上过往的10年或15年，我们还是一个劳动密集型的生产型的国家。随着人工成本的增加，对于精密制造、科技型产业制造的需求不断扩大，所以自动化、数字化可能是唯一的途径。可能头部的一些企业在这方面已经做了一些投资，包括一些尝试，腰部或者尾部的企业，现在更多的可能还是跟随的状态。如果让我来说一个形状的话，我觉得还是一个三角形，很不幸是个正三角形。如果有一天我们能变成一个倒三角，大部分头部企业都已经做到数字化的时候，这可能是我们真正把这个产业做到比较先进、比较辉煌的时候。
郭琦：工业物联网刚刚起步，甚至在全球范围内都是刚刚起步，包括我们国家这次真正地和全球化并行同步起来，然后能达到从小部分人的尝试，变成更大部分人的头部企业都实现的自动化的程度。永立是从美国微软回来，之前面对的技术、产品、生态都是全球化程度最高的。你观察到的在全球范围内工业物联网领域，技术是如何协同起来的，它的先进技术到底是什么？
陈永立：我在微软的时候经历过一次特别大的战略转型，从“mobile first, cloud first”（移动为先，云为先），转变为“intelligent cloud and intelligent edge”（智能云和智能边缘），去掉了“移动”增加了“边缘”。“边缘”代表的是“边缘计算”（edge computing），我认为它的底层核心就是物联网，物联网价值最高的场景就是工业物联网，微软这种巨头公司也已经把整个战略重心向这边倾斜，与之而来的是有一套跟边缘计算有关的技术。
实际上，在云上面的技术很多时候并不适合在现场使用。举个简单的例子，我们需要有低延迟支持工业现场做实时决策。如果我们用云，数据要先传到云上，经过计算再回到本地，可能是几百毫秒的延迟。但如果我们在工业现场立刻用边缘计算进行处理，可能会降低到几毫秒，对于网络延迟方面的一个指标上就有百倍的提升。有很多的底层的基础设施以后，上层的应用就有了可能性。比如我们在一个工厂里有一个本地的小型数据中心，可以支持工业40的所有实施决策，无人工厂运行的所有计算是在本地进行，本地处理保护了数据的安全性，解决了客户的顾虑，尤其是工业客户要求在本地部署的情况很多。
郭琦：边缘计算是现在越来越热门的部署技术方案，请永立深入讲解一下，面对开发者用他们理解的语言解释，边无际怎样实现边缘计算的功能？
陈永立：边无际的核心产品是Shifu，是把物联网的设备封装成微服务，并把它的核心能力以API的形式开放出来。在做开发的时候不需要对接零散的生态，已经做好了一套数据底座，需要什么设备的能力可以直接调用。
郭琦：基于边无际的解决方案，联合零碳数科的能力，我们想做的PaaS平台、SaaS平台是想让软件工程师们改变制造业，提高制造业的智能工厂的效率。零碳数科探索得更加深入，闫总可以举例讲一下在发展用户的过程中，用户真实遇到的情况是什么，可能遇到哪些场景，哪些场景有特别的困难需要我们攻克？
闫保磊：工业互联网的应用参差不齐，确实是中国工业的现状。个人觉得目前我们的几个产品或者说解决方案，对应着工业互联网可以率先应用的场景。能源和碳的管理是我们特别重要的一个产品模块，目的是怎样更好地用数字技术帮助企业节能减排。工厂的节能技改、节能减排其实已经做了很多年，但现在大家会觉得再推进下去难度非常大。我们认为主要原因是，比较容易做的事情凭借老师傅、老工人的经验，基本上已经解决，如果缺乏数据支撑再去做深度挖掘，是很难做到的。
在工业场景中的数据，可能没有，或者数据的维度、颗粒度和质量都非常差，不足以支撑做深度分析，那么工业互联网技术就可以发挥作用。就像病人去医院首先要做全面体检，拿到各种参数，在工厂场景当中，我们要获取数据需要与设备去对接。工业场景的设备种类成千上万，只靠一个个接入可以获取数据，但是从底层来讲，我们希望市场上有一种能力把连接设备的效率提高，成为一个标准化模块，我觉得这是一个难点。
能源和碳管理可以扩展来看，像设备运维、生产制造、仓储物流等，我们对接的传感器或边缘侧的设备种类繁多，并且工业领域的协议也是比较复杂的，降低了解决方案的开发速度，这个事情值得我们认真研究。希望边无际能够做得更完善，对于我们这样的企业来讲，也会有很大的助力。
郭琦：如果工业互联网继续向前进，技术上得到了一些解决和积累之后，工业物联网会呈现出什么样的场景，我们想追求的是实现什么样的功能，实现什么样的工业物联网？
郑凯文：我们现在谈的工业物联网向前发展的本质是绩效，就是提高效率。提升效率的障碍主要是数据跟数据之间的壁垒没有被打通。举个简单例子，一家公司从产品定义到后期的采购、供应链、生产、销售、维保等整个周期内，最基本的一点数据能够让各个部门打通。现在很多公司没有这个基础，并不是企业老板不想做，而是市场的确有很多阻碍。
设备在设计的时候，它的自动化水平或者是数字化能力是不一致的，没有很规范的行业标准，可能从不同的供应商拿到解决方案拼凑出一套数据，中间会有漏包、无法及时沟通等情况。现在第一是数据的利用率不高，第二是拿到数据之后，怎么样分析数据提升现有效率，很多企业能在一部分的环节当中做到，但我觉得整个产业链全盘优化的话，计算量很大，而且对企业内部数据分析的能力要求很高。我们传统制造业以前是不太注重这部分的，更多是靠经验，靠商业模式去完善所谓的效率。我觉得向前发展的话，数字化的基础可能会是提高效率的一个最核心的起点。
郭琦：从数据收集工作到处理工作没做好的话，通过数据去指导生产，指导项目的效率肯定是会出现问题的。事实上，互联网是在近两年才重新注重大数据和人工智能的结合，用数据去指导生产生活，可能下一步真正进入到生产制造的领域当中。我们是有客户的，客户的需求往往也比较明确，在一些方面我们可以提供支撑。在闫总的设想中，零碳数科的商业模式是什么，未来会发展成什么样子？
闫保磊：一个公司的未来取决于团队的基因，基因决定了核心竞争力。我们团队的核心成员在工业场景的解决方案和经验方面是丰富的，对工业机理的理解是深刻的。同时，数字科技领域有来自微软等知名企业的专家。这种团队配置也呼应了“工业为本，数科为器”的判断。目前我们做的工作主要围绕工业客户，未来希望开发出更多数智化解决方案。
现在我们有几十个细分的解决方案，相比于未来市场上可能有百万级别的解决方案显得还很少。我们希望能够开发出擅长领域的解决方案，打造出一个应用商店，让我们的客户能够在里面挑选适合的产品和解决方案，可以满足工业企业不同行业、不同场景、不同阶段的需求。现在的工作是从客户比较急迫的、能够带来现实价值的场景切入，主要围绕能源和碳，以及供应链、智能制造、设备运维。我们不会进入营销、销售等领域，这些基本上用不到物联网。
怎样支撑未来百万级的场景解决方案的开发，怎样连接五花八门的设备获取高质量的数据，是全球通用的一个难题，对中国参差不齐的工业来说更是巨大挑战。如果没有这样技术的支撑，开发解决方案的效率会非常低。我们决心不断丰富产品矩阵，能够让客户找到适配需求的解决方案，这是我们商业模式的远景，也是我们正在做的工作。
郭琦：目前在做基础设施，未来可以模块化处理，让客户能通过拖拉拽的形式实现生产场景的解决方案的获得。请永立讲一下我们的商业模式是什么，现在对商业模式的思考是什么？
陈永立：我们未来想作为一个比较通用的物联网底层的开发工具或框架，给物联网的开发进行赋能。传统的Web开发或 移动开发 已经有很多可行的商业模式，比如美国的GitLab是给传统的开发者做一站式的解决方案，以SaaS加PaaS的形式进行收费。开发者工具的公司都很流行用一种增长模式PLG（Product Led Growth），先让大家免费使用社区版或基础版高效地获取产品的价值，同时可以提升日常工作的效率。如果有安全或稳定性等额外需求，会有企业版的增值服务。最终想做成什么样子，如果是以C端大家可以感知到的可能是类似于Windows、iOS或安卓，更确切一些可能更像AWS或阿里云，大家可以用已有的云服务、基础设施直接进行开发。
郭琦：如果给中国的工业物联网一个期待的话，你们希望它会是什么样子的？
闫保磊：我对这个行业和技术充满期待。首先，工业互联网作为新基建之一是中国制造业能够做大做强的核心竞争力的来源。其次，中国的工业互联网必须符合国情。中国的工业基础跟全球其他国家，尤其是西方国家的制造业有比较大的差异。怎样更好地服务国内的工业客户是首个应当回答的问题。希望中国的工业互联网企业在吸收全球的经验、理念的前提下，联系中国工业实际，打造有中国特色的工业互联网平台。
再次，希望中国的技术能够走向其他国家。2019年，我们做了大量的海外项目。我认为中国的技术走向全球的可能性是存在的，中国的技术在国外的市场空间是非常大的。我希望工业互联网技术在中国发展壮大之后，能够走向其他国家。
最后，工业互联网不是一个技术，而是一个复杂的系统，它涉及的技术非常多。我们在应用这个技术的过程中，融合了工业技术、人工智能、数字孪生等其他数字技术，包括机器人、无人机技术也已被融合在解决方案当中。仅靠几家企业是不行的。我希望相关企业更好地协同，加强互动和交流，共同构建工业互联网生态。
郭琦：大家都希望新基建成为强基建，让生态真正做起来，让中国的人才聚拢起来为工业物联网的这一次迈进做贡献。做企业要呼应国家战略让国内市场和国际市场双市场双循环，既服务于国内，发展大客户，也服务于国际，不卑不亢地走向全球市场。请陈永立来讲一下期待是什么？
陈永立：我的期待就是中国制造变成中国创造。
就像零碳数科已经在做的一样，已经在把中国创造出来的技术输出服务给国外企业，甚至一些发达国家的企业。我们做为中国人，尤其是技术驱动的公司，一定要树立好自己的自信心，我们绝对不会做的比别人差。我回国创业的一个很大的原因是制造业的基本盘是在中国，场景也是最多的，我们用最多最杂、甚至最复杂的场景，理论上可以打磨出最好的产品，然后出口给全世界。
我觉得中国的以制造业为基本盘的所有技术方案都有这个机会，可能在下一次的工业浪潮中，在中国会出现自己的类似于西门子，或者工业版的微软、亚马逊、谷歌等这样的公司。
截至目前，我国已建成1600个“5 G+工业互联网”项目，取得了阶段性成效。据悉，在推进“5 G+工业互联网”方面，工信部加快建设新型基础设施，开展了以5 G为代表的新型基础设施建设。目前“5 G+工业互联网”示范项目已超过500个。闻库表示：“加快新型信息基础设施建设的工作已经由国家层面上升到国家政策层面，对促进‘5 G+工业互联网’发展有积极作用。同时也希望通过各部门、行业和地方的共同努力，为推动‘5动’发展贡献力量：一是加快新型数字化转型；二是加快新旧动能转换；三是加快产业高质量发展。为此，我觉得和以下因素是不可分开的；
1新型数字化转型。
在我们的生活中，经常会看到这样的场景：在一些商场里，我们可能会看到“免费试用”几个字。那我们是否会想过，如果你使用了“免费试用”的方式，你会不会想过，如果我们去了一些免费的场所，又是否会想过我们的服务会不会受到一些阻碍？我们每个人在这个过程中，都会遇到一些困难和阻碍。但是我们也不要因为“免费试用”这种方式而停止思考问题的解决办法。只有积极主动适应时代的发展需求，才能让我们更好的获得发展！那么“免费试用”这种方式有哪些特点呢？其一：只要您在网上买了东西，就可以免费试用这个“免费试用”的服务；其二：我们可以免费向我们的用户提供“免费试用”这个服务；其三：只要您在网上买了东西，就可以免费再拿一些产品；其四：如果使用了“免费试用”的模式的话，你就可以得到一些奖励或优惠的信息；其五：同样一个系统，只要您使用这个“免费试用”服务后，将自动得到一定数量、频率固定的信息。
2新旧动能转换。
2019年，我国在全球经济中的占比由2018年的76%降至73%。2019年第一季度，我国 GDP增速为69%。根据国家统计局公布的数据显示，一季度我国 GDP增长69%,创下近7年来的最大单季增速纪录。从经济总量来看，我国 GDP是美国的两倍多，这说明随着国际竞争的加剧，中国正在逐渐向世界强国迈进。随着“5 G+工业互联网”的推进，制造业必将迎来新一轮的发展机遇。与此同时，物联网应用技术的提升、工业软件的丰富以及边缘计算能力的增强等对制造业都有着极大的影响。与此同时，基于物联网和智慧城市的应用不断发展壮大，也将推动我国智能制造实现新发展、新跨越。
3产业高质量发展。
工业互联网，已成为当前最具发展潜力的新兴产业。与5 G相辅相成，不仅能有效提高工业效率，还能助力行业转型升级。而5 G技术在推动产业变革和经济发展方面贡献巨大。根据中国信通院数据显示，截至2019年底，我国规模以上工业企业实现了全部上云。这意味着全国近97%的“五型企业”已经实现在上云平台进行生产、管理及销售服务。可以说5 G是工业互联网生态系统的核心部分，也是5 G技术广泛应用各行各业的基础设施。而5 G赋能企业升级转型，对构建产业生态、促进产业融合发展起到了积极作用。
总结：发展工业互联网对我国实现高质量发展、培育竞争新优势具有重要意义。
随着工业互联网的不断深化，必然会造成MOM/MES、ERP等传统工业应用和系统的形态发生天翻地覆的改变。而制造业分析、生产分析正在成为发达国家争相进入的一个热门领域，当然，这里的“分析”是完全不同于传统工业场景下的“统计分析”、“故障分析”等，这是一种结合了物联网、大数据和人工智能等先进技术的新型的“大数据分析”。（内容转载自寄云科技）工业大数据分析应用的独特之处如果细究其实是很多的，通过提供更具针对性和可 *** 作性的见解，数据分析可以简化制造运营，从而帮助企业持续优化生产线。以下是在制造业中使用数据分析的六种场景，它们可以显著改善整个运营！
一、从被动式到主动式维修
制造系统往往在超负荷状态下运行，任何工作中断都可能导致螺旋式上升的损失。即便如此，大部分公司采用的解决停机问题的最佳方案只不过是等故障发生后再解决的方式。到目前为止，这种反应性系统还在被采用，是因为显然缺少更好的替代方案。通过整合大数据分析，企业可以开发能够持续衡量自身维修需求的制造系统。这种特性赋予了制造系统在许多情况下进行自我修复的能力，并为不太容易解决的情况提供早期警报。更重要的是，数据分析可以洞悉哪些组件最常发生故障，从而帮您从被动式维修提升为主动式维修。
二、提高机器利用率和有效性
制造商遇到的最大问题之一是进入低效运转的境况。虽然主观上他们希望构建高效的制造链，但由于安装不当、使用不当或仅缺乏停机时间协调，各种不同的因素都可能会成为降低生产线整体效率中的关键。
通过将现有的物联网系统与强大的制造业预测分析相结合，企业可以实时洞察其生产线在微观和宏观上的运行状况。追踪单台机器的停机时间如何影响整个制造链，或者探索不同的配置如何提高整体效率，这不是“痴人说梦”，而是必须要做到的。生成可 *** 作的数据以使企业在整个制造过程中实现真正的改进，是将分析应用于制造业的主要优势。
三、更好地产品需求预测
每个制造商都知道他们不仅在为当前已有的订单生产产品，而且还在为不久的将来可能出现的需求订单生产产品。需求预测很重要，因为它们能够指导生产链，如果预测失误，可能产生“一边是强劲的销售量”，而“另一边却是工厂缺乏大量的相应配件库存，无法满足需求”。对于大多数公司而言，预测是基于前几年的历史数据价值，而不是基于更具可行性的前瞻性数据。但是，制造商可以将现有数据与预测分析相结合，以更精确地预测购买趋势。这些预测性见解不仅基于先前的销售，还基于流程以及生产线的运行状况，从而可以更明智地进行风险管理并减少生产浪费。
四质量预测提高良率
质检是对已经生产出来的产品的质量检测，一方面可以保障企业能够对外提供合格产品，另一方面也能通过质检反映生产过程的疏漏。质检出的残次品无论多少对企业都是损失，如果能够在产品产出之前就通过产线状态及相关生产数据分析预测出产品质量，并将生产流程调整为最佳产出状态以避免残次品，这就是质量预测。质量预测的场景在半导体等高端制造领域是刚需，属于虚拟量测的范畴。
虚拟量测依赖于完善的物联网系统及强大的数据接入、存储和分析等能力，以往囿于技术水平虚拟量测只能基于有限的统计分析手段，而现在有了大数据、物联网等先进技术的支持，基于大数据分析的虚拟量测已经成为现实。
五、全面掌控制造供应链
采购是大多数公司供应链的标准组成部分，但同时它也是一个很容易被忽略的地方，尤其当企业忙于改善其他方面时。从一个有问题的供应商或者每个配件贵几分钱的供应商开始检查，当然一个配件几分钱的差额可能看起来无足轻重，但是，如果企业每天生产数千种产品，那么这里或那里的一分钱可能在总账簿上积少成多会变成数千元。数据分析可以帮助制造企业了解生产生命周期中每个组件的成本和效率，甚至可以追溯到企业供应商的运输车辆。通过可视化各种因素如何影响最终结果，高级分析可以帮助企业做出更好的决策。如果某些配件经常出现故障，或者没有完全满足生产需求，那么在这些不起眼的问题酿成严重后果之前，制造数据分析将能够帮助企业发现它们。
六、更好地物流仓储管理
制造过程中另一个经常被忽视的方面是仓储。一旦产品准备好运输后，必须先放入仓库，然后再出发前往目的地。在这一阶段，可谓是分秒必争。尤其是在这个日益接受“刚刚好”和零库存模型的世界中。
管理仓库可不是简单地为等待运输的产品寻找空间。建立有效的仓储结构，更好的产品流程管理和最有效的补货程序可以改善运营效率实现盈利。先进的分析功能可以让企业更容易领会改善库存的方法进而更好地管理仓库。
生产分析软件的本质是收集和处理海量数据，并从中发现可用的见解。其通过自动化的手段对制造企业内外部各类数据进行采集、处理，同时，它的分析结果、可视化产出也是可以跨越多种企业架构，为上至公司首席执行官、下至车间经理提供符合各自权限的服务。而亿信华辰的数据分析软件ABI正好可以完美解决各种数据分析问题。
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