【数 商 云】制造业网站开发服务商提供边缘与云协同的一体化方案，实现高端制造业设备数据采集解析、边缘计算预处理、云端的工业电商数据建模与分析，携手行业合作伙伴，加速支撑装备制造行业企业由“卖产品”向“卖服务”的数字化转型之旅。
用户可以很容易地将海量终端连接到IoT平台实现设备与平台之间数据采集和命令发布的双向通信，高效可视化地管理设备。用户可以通过表格存储服务实现传感器时间数据的低延迟和高并发存储和查询。
工业机械、电梯、泵机、工业机器人等工业制造企业设备的维护面临着巨大的挑战。设备计划外停机、维护困难、维护昂贵不仅严重影响了制造效率和质量，而且给制造商带来了较高的维护成本；如何有效、准确地维护设备已成为工业制造公司数字化转型的迫切问题，
通过对制造业设备运行状态的实时监测，生产制造业的预测性维护；
设备故障诊断采用制造业工业数据建模分析；
预测设备的状态发展趋势和可能的故障模式；
提前制定维护计划，减少计划外停机时间；
在全球各行业，特别是工业制造领域，制造企业的预测性维护得到了认可和大规模应用；
目前市场上存量设备数量可观，80%以上的设备尚未采用有效的预测性维护方案，生产制造设备维护成本超过设备整体生命周期成本的50%；IoT Analytics2017年最新市场报告，2016-2022年预测性维护复合年均增长率CAGR为39%，到2022年，总支出将达到109亿美元。
依靠工业制造网关和IoT平台能有效解决工业现场新旧设备并存、接口协议不同、连接难度大的问题。
边缘计算作为制造业工业能力的延伸，将云能力轻量化下沉到边缘，为设备增加实时处理和分析决策能力。
工业电子商务平台提供与数据集成、实时处理、数据存储、分析计算、挖掘等相关的模型和算法。
制造业预集成IoT领域主流厂商的模组/终端，支撑广泛的IoT应用生态合作伙伴。
长期以来，工业制造现场有大量的异构总线连接，各种标准的工业以太网共存。如何与各种连接兼容，确保连接的实时可靠性是必须解决的实际问题。
由于缺乏轻量级计算框架，网络边缘的工业生产制造现场设备无法在边缘实时响应，无法实现数据的聚合、过滤和预测，也无法与云协调。
传统制造企业熟悉设备机制和典型故障模型，但缺乏专业的工业制造数据科学家和新兴数据分析/AI处理大量数据的能力。
传统制造企业IT而且能力有限IoT场景主要涉及新的应用程序开发，如果缺乏面向IoT端云协同应用开发的能力使客户无法充分关注制造业务创新本身，导致制造业企业业务创新缓慢。
与工业制造网关对接，适应复杂的工业制造信息场景，快速接入工业设备，AR工业级接口能力丰富的工业网关系列(如工业以太网)RS485等。)，适应严酷的工业制造环境(宽温差、防水防尘等)。)，有效解决新旧设备共存、接口和协议不同、连接困难的问题，AR工业网关系列及IoT平台，实现大数据服务的预集成。
为用户提供完整的边缘计算框架，满足高端制造企业客户对边缘计算资源的远程控制、数据处理、分析的边缘计算框架。
边缘计算侧重于边缘设备、网关和云之间的中间结点，作为工业制造企业业务能力的延伸；
云服务通过轻量化边缘计算框架下沉到边缘，实现基于当地协议分析、实时分析和决策能力的分析；
基于工业制造企业实现海量边缘设备的远程控制；
统一工业生产制造业大数据参考架构，预设典型模型算法，帮助客户快速构建预测维护场景数据分析能力；
构建工业IoT数据注入、存储、分析、挖掘、可视化等全过程能力；
专业工业制造信息方案预测算法支持，预集成工业领域典型算法，如决策树、分类、聚类、回归、异常检测等，支持培训模型灵活导出，可加载到规则发动机，实现实时报警；
预测性维护可以帮助各典型行业的关键设备提高运维服务的响应和效率，降低设备计划外停机时间对制造企业生产活动的影响。
电梯、工程机械、新能源案预测性维护的典型行业包括电梯、工程机械、新能源设备、机器人等。
包括边缘计算在内的工业制造企业设备预测性维护场景IoT平台、大数据等一系列能力，将边缘计算延伸到靠近工业产品的网络边缘；与工业电子商务行业合作伙伴合作，加快工业电子商务平台各领域典型设备的预测性维护。
一站式云服务组合；
边缘与云的协调；
工业数据建模；
聚合产业生态；