行业挑战

• 设备联网率低

  工业设备联网投入大，短时间内难以产生效益，尤其诸多老旧设备数字化改造成本高，工业企业普遍缺乏设备联网的动力。

• 分析能力不足

  数据自动采集是企业获取数据的重要手段，是实现数据建模与分析的前提，采集能力的不足严重影响后期分析。

• 智能控制程度低

  互操作性是将数据转变为智慧的必要条件， 生产管理层与控制层之间的数据双向流通是未来实现智能控制的关键。

• 运维检测不及时

  日常对工业设备的维护从过去的事后报修逐渐向可预测性维护发展，这对数据实时监测提出更高要求。

方案优势

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  易连接，快速接入

  多种主流协议支持，无需代码，快速接入，接入时间缩短到10分钟，实现亿级设备连接，百万级消息并发流转，轻量化数据采集，标准化服务整合，优化企业IT综合成本，降低企业数字化改造负担。
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  工业核心智能化

  以数据闭环为核心，通过物理资产全面深度感知，实现海量工业数据高效集成管理，开展各类工业数据模型的构建与分析，打造设备->数据->数字化模型->控制优化全流程，实现企业运营价值优化。
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  敏捷开发可信运行

  基于混合云环境，深度整合Kubernetes，为用户提供多集群、多租户资源管理能力，结合边缘云边协同业务架构，实现中心侧业务开发迭代、生态聚合与边缘侧数据采集、业务安全可信运行。
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  多协议支持

  支持Modbus、DLT645等多种协议官方驱动。支持子设备协议接入框架，全生命周期定义子设备绑定到网关后的一系列功能实现机制，包括设备上下线、设备配置、协议解析、上报消息、下行控制。

场景化解决方案

• 工业数据采集应用

  集物联网平台、边缘网关、直连设备SDK等功能为一体的工业数据采集解决方案

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• 数字孪生

  包含三维建模、虚拟现实以及工厂建模性能分析引擎，提供完整数字孪生

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• 视频云

  提供长短视频点播、直播、互动课堂等全场景视频解决方案

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• 智慧运维

  通过智能化简化运维管理操作，提升业务健康状况

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• 边缘云

  在靠近物或数据源头的网络边缘侧就近提供边缘智能服务

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• 高可用

  完整跨可用区高可用能力，保障客户多场景下业务高可用和数据高可靠

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