工厂数字大脑，让瞬间排除问题成为可能，最大化减少怠工时间
数字驱动巡检、定期检修等任务，全面保障工厂健康运行
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提升管理效率使管理人员足不出户、随时随地的了解工厂内发生的情况，及时做出决策，纵观全局，从更高维度查看每个环节的情况，做出准确及时的调整
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优化管理流程管理人员可将优秀的管理经验进行固化，记录各个管理环节的实施步骤，并将可能发生的问题及处理办法形成预案，辅助管理人员作出正确的决策。
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增强管理透明度每个管理流程和每个关键节点数据都有效连接，打通工厂内各个系统之间的阻碍，从而提高工厂运转的效率和效力。
BIM运维系统与ERP系统底层数据打通，从订单开始，监控每个生产过程，直至产品出库，使ERP数据更为直观，便于决策
与自控系统、生产系统底层数据打通，直观展现每个生产环节的数据，通过颜色渲染区分出现问题的部分，使生产管理更加透明
监控设备的实时运行状态，通过计算机诊断算法自动判断设备故障及效率降低等问题，提前养护，自动发送维修维保工单，并监控整体过程
通过二维码与生产环节相结合，跟踪每件产品的过程数据，出现质量问题时进行反向溯源，及时定位问题源头
将仓储及堆放的位置、物品信息、排布方式、时间、剩余情况等在模型中直观显示，便于空间整体规划，合理安排路径
根据订单模拟单体产品生产时间及规定时间产量，帮助管理人员合理安排生产周期及每个生产工序，提前做到心中有数
与环境系统或现场硬件对接，监控厂区及排放口的水质、PM2.5、噪音、温湿度等指标，避免出现环保事件
与能源管理系统或能源表具对接，监控能源整体使用情况、节能情况、分类使用情况等，对后续的节能改造和节能措施做出正确判断
通过移动端与PC端结合应用，对维修维保情况进行全面统计及监控，评估设备风险，提前预防，对整体维修维保做出有效合理安排
与人员定位系统、考勤系统等对接，对人员的在岗情况、人员安排等进行全面了解
通过AI及大数据算法，不间断对数据进行诊断，并将发现的结果提取后给出可能的远因、解决的办法等，供管理人员参考
全面监控管网的流量、压力等参数，出现问题时能及时定位上下游阀件，找出关键节点，便于及时发现并处理渗漏、断裂等情况
全面对接厂区内的安防安保系统，包括周界报警、门禁、闯入、巡更等系统，是对现有系统的全面升级
当危险发生时，应急调度指挥与现场指挥向结合，对现场处置、人员疏散、救援做出合理安排，减少人员伤亡，降低损失
将所有报警功能进行集中展示、集中处理，并通过颜色渲染在模型中直接显示，使管理人员清晰了解发生的问题
对应急预案、应急演练进行全面管理，通过模拟及现场实际演练的方式对灾害进行预防
根据工厂的管理需要，对食堂缴费情况进行管理，汇总食堂当天收费信息，可查看不同食堂当前的当前、历史收费情况，并可对收费数据进行对比分析、排名，帮食堂管理者了解食堂整体营收状态，以便采取合适的应对策略。
可查看宿舍闲置、使用情况，还可以对宿舍水电煤进行三表集抄，对宿舍日常用水电煤状况进行管理。
对会议室使用状况进行管理，可以对空间分割、使用情况等进行全面分析，并作出有效调配。
运用三维建模软件对工业建筑、生产车间、智能化生产设备等进行建模；通过Unity三维引擎对模型的整体进行光照、灯光、材质等的渲染，使模型与真实场景更加贴近；最后对模型进行烘焙，减少资源占用，确保模型操作的流畅度
系统兼容主流设计软件（如Unigraphics、CATIA、REVIT等）模型，可以将模型设计参数与系统进行对接，模型无损导入。为了保障系统的流畅性，一般会对模型进行轻量化处理，在不影响整体效果的前提下，尽量减少模型的面数
在系统应用时，会对管理中所涉及到的流程进行完整的模拟，并与实际数据向结合，实现流程的仿真。同时根据交互的效果，也可以对不同区域、不同设备、不同流程进行分别的查看
监测生产过程中的重要数据，并通过数据前后逻辑及计算机诊断算法发现流水线中不合理的地方
通过大数据算法对可能关联的数据进行抽象，找到内在联系，指导制定相应的管理方案。
对设备运行的各种参数进行诊断，找到设备产运行问题，提前排除隐患，延长设备使用寿命。
通过能源数据算法进行定期诊断，找到能源使用漏洞，指导现场操作，降低能源费用。
AR系统应用于移动设备，通过图像识别即可调阅设备的状态、操作手册，指导拆卸、诊断等。通过VR头盔可以远程对设备进行查看及管理，体验真实，也可用于新员工培训。
物联网技术在工业中的应用，构筑了信息互通、资源共享、能力协同、开放合作的新体系，使得生产全流程、全产业链、产品全生命周期的数据可获取、可分析，为大数据诊断在工业中的应用提供了基础
语音识别系统用于PC端的辅助操作，通过识别特定人员的特定字段，调取相关界面和模型，简化管理人员的操作，缩短管理获取信息的时间
大数据诊断程序实时诊断生产全流程、全产业链、产品全生命周期的数据，针对不同的系统生成对应的诊断结果，为管理人员制定生产计划、调整工艺流程等提供参考。随着数据量的积累，对数据的诊断将扩展至更复杂的领域
