工业物联网的价值
工业物联网使制造企业的竞争领域不仅限于产品功能及服务，而且扩展到通过使用这些产品或服务所创造的信息和数据。在清晰的战略指引下，数据分析可以帮助企业将物联网产生的信息转化为有意义的洞见，帮助决策者更清楚地了解他们的客户、产品和市场，继而协助企业开发新产品、服务和商业模式。
工业物联网“使能”
成功的设备经销商通常会仔细聆听客户的业务需求，以提高客户满意度和保留率，并确保新的收入来源。随着经销商增加产品和服务，业务也变得越来越多样化。如今，工业物联网（IIoT）为业务增长提供了两个新的机会：预测性维护（PdM: Predictive Maintenance ）和产品即是服务（PaaS: Product as a service ）。
技术
“点服工业云平台”系统 助力产品物联网化
应用
产品物联网化实现预测性维护（PdM）技术
市场
产品物联网孕育产品即是服务（PaaS）商业模式
物联网拓扑结构
物联网基础技术
边缘智能
“大智能”在云端，“小智能”在边缘。边缘智能是指靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。 随着物联网应用的不断成熟，网络不断扩大，更多设备加入网络，海量的数据如何处理，需要从根源解决；网络不断的复杂化，网络延时、网络堵塞将给物联网带来不可估量的损失。现有的物联网直接接入云的模式不再适用，边缘智能高效、及时并安全地处理海量数据，将成为万物互联时代关注的重点。
设备智能化
设备全生命周期信息及数据本地化处理、存储及响应
设备物联网化
设备可以连接网络，支持设备间互动、支持设备与云端互动
设备集成化
使设备具备更丰富的信息采集能力。
预测性维护
通过全面感知，借助算法分析检测故障发生前的机械状态，并预测故障发生时间。将维护策略从所谓的事后控制方式，转移到通过分析和启用预测性维护来解决问题。
预测性维修
属于事先维护，基于安装在设备上的各种传感器，实时监控设备运行状态，如果发现故障隐患，自动触发报警或修理命令。未卜先知，是为上策。
预防性维修
基于时间、性能等条件对设备进行定期维修，更多还是凭经验。未雨绸缪，是为上策
修复性维修
属于事后维护，顾名思义，亡羊补牢，是为下策。
IMS项目概述
IMS（Intelligent Maintenance Systems）智能维护系统平台面向设备使用者和管理者，用以对设备生产过程中的产品质量、设备健康跟踪、记录、分析和管理。可用作现场多屏展示。 切割机器人智能维护系统使用现场嵌入式装置采集设备加工实时数据和现场状态数据，将采集的加工设备数据通过无线网络发送到云管理中心，通过先进的算法对获取的数据进行处理和分析，实现加工设备运行监控，核心部件性能衰退、故障预测以及设备云管理。
区域数据统计
主要以地域维度对数据进行统计展示，如总设备数、新增设备数、开工率、切割时长、报警数量，不同的数据项使用不同的颜色在地图和图表中显示，这些选项及功能可以在后台进行增删修改
运维数据统计
统计每月新增设备总数、各型号设备数量、业务增长趋势和每周全部设备的平均工作时长、各个型号设备的平均工作时长，收集这些运维数据为管理者提供决策依据
设备运行监控
显示设备的详细信息以及状态信息，可随时查看任意一台切割机的运行健康状态，有效提高设备故障诊断效率
