因為需要解決工程機械租賃的痛點，工業互聯網技術有了用武之地，數據的應用又賦予了行業新的定義，這是工程機械領域的工業互聯網生態之一。在工業領域，一些高附加值的產業，如風電需要解決故障預測難題，基於預測性數據分析診斷成為應用場景。
工業互聯網平臺，不僅連接了設備，還連接了工廠生產現場的機床、機器人、AGV小車等設備。能夠精準統計設備的開工率、能耗、健康情況、機床加工精度，能夠對設備進行診斷、統計和分析，為設備賦智。而在一般工業場景中，在涉及物流設施租賃、能源設施託管水、電、汽、熱、冷的應用中，基於對日常運行和維護成本和效率考慮，工業互聯網生態發展較為快速。作為工業企業的生產主體部分，應該是工業互聯網發展的前沿和重心，其關鍵在於如何解決維修外包模式的難點和痛電，大致方向包括：
一、通過數字運維APP輔助維修業務。數字運維面向用戶需要提供運維業績和狀態管理，以確保過程和結果對於用戶而言是可控的。對於維修業務主體，能有效提升運維效率和質量，提供運維績效評估的依據。同時，數字運維應對故障進行詳細的分析，以識別不同企業、不同行業的故障分佈情況，以便維修外包項目組不斷優化運維能力。
二、通過工業互聯網服務平臺和供應鏈整合，持續優化供給效率與供給質量。基於數字運維APP量化工業服務和工業品需求，通過服務平臺和線上線下供應鏈整合，重點解決工業服務和工業品需求匹配、供應鏈金融、工業保險以及基於可靠性MTBF和維修性MTTR的供應鏈優化。
三、工業互聯網數據分析應用。傳統分析方法是基於人的知識和經驗積累為重點，而在工業互聯網服務平臺的大協同條件下，通過在線分析一般針對於高附加值條件的設施和離線分析分析儀器，將有利於協同診斷分析專家知識協同，以提高預測性診斷的準確性，同時通過AR等遠程協作系統，實現數據驅動條件下的分級診維，是工業互聯網的最大價值所在。
就例如和實際情況一樣，講變電所的第一故障是老鼠咬線，那麼分析和預防措施中，防止小動物是重點，而真正要靠設備採集數據發現問題，往往已經來不及了。我們從這些場景去分析，他們都是以模式創新作為前提，同時結合到實際痛點，針對性提出解決方案，而不是一開始就將設備上雲和數據採集。
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