1、海量设备接入，需要一套高并发接入系统，来实现大数据汇聚
2、工业现场设备种类繁多，不同品牌、不同年代、不同型号，接口、通信协议不统一，需要有强大的数据采集系统
3、全面数据挖掘和智能化应用，需要构建强大的工业数字化数据可视化和数据分析系统，从设备联网到数据采集、边缘计算、大数据应用的整体解决方案助力企业数字化升级。
1、成本控制
▪ 减少故障损失
▪ 降低运维成本
▪ 降低能耗
▪ 减少安全事故
▪ 减少资源浪费
2、效率改善
▪ 优化业务流程
▪ 提高生产柔性
▪ 缩短交付周期
▪ 提高资源利用率
▪ 提高员工工作效率
3、服务优化
▪ 提高产品质量
▪ 提高客户满意度
▪ 缩短产品研发周期
▪ 加速产品创新迭代
▪ 增强企业竞争力
1-制造模式
工业企业扎根制造，围绕生产相关的业务，以指标、流程、数据为核心，以信息系统为支撑，提升生产过程的运行水平和运行能力。制造模式转型典型案例分析，应用涉及工艺、计划、生产、物流、质量、安环等多个方面，工业企业竭力推动IT与OT的深入融合，探索并不断拓展先进制造技术、新一代信息技术在企业的应用广度与深度，推动企业制造模式变革。
2-运营模式
企业数字化转型的主要目标之一是更敏捷的运营。运营模式转型典型案例，通过数字化技术的应用可以提升大多数流程执行的效率，降低成本，帮助企业实现更精细化的管理，同时不断改善用户体验。
3-研发模式
研发工具与平台的应用已相当普及，领航企业更注重平台应用的深度和广度，利用协同平台实现跨地域、跨部门、跨专业以及面向产品生命周期的协同，深度挖掘平台价值，务实推进BOM与产品配置、工程变更管理以及IPD等核心应用，并且不断涌现的新兴信息技术逐渐走向成熟应用，正在助力工业企业创新研发模式。
4-服务模式
企业数字化变革根本的出发点都是提升用户体验和企业竞争力，因此将数字化的理念和技术融入服务之中，实现业务模式的重构与创新。服务模型转型案例了解，服务模型将成为企业转型升级的重要方向，其中通过产品服务APP实现个性化体验、一站式服务是较为常见的方式。
5-决策模式
企业需要建立实时数据的采集机制，并实现各业务系统数据的集成与串联，进而实现海量异构数据的多维度分析，提高数据分析的实时性和可视化，实现数据治理，基于数据驱动进行决策，并利用人工智能和大数据分析技术分析数据背后蕴含的关键信息。
6-商业模式
市场的变幻莫测加之客户个性化需求的增多，想要赢得竞争优势，势必需要依托商业模式的创新，实现业务的重塑。工业企业依托已经形成的数字化基础，借助数字化技术，在推动业绩增长的同时建立起全新的业务轨道。
选择数字化转型的模式和路径时需要因地制宜选择合适的节奏、方式去推进，让自身的数字化转型紧跟企业发展步伐。
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