7、工业大数据与大数据分析：从数据到价值

场景：某制造型企业的所有数据都已经上传到数据中心/云端，但这就够了吗？

传统制造模式

数据之间的缺乏逻辑性，没有合适的分析工具，“大数据”变成了“死数据”，产生不了任何的价值。

全世界的大数据工程师90%的时间浪费在无效数据上。

智能制造模式

按照生产制造型企业的需求建立各项数据之间的关联和逻辑，比如建立“设备能耗-环境温度”、“生产-仓储-物流”的数据相关性模型，方便企业进行生产优化和决策。

8、企业投资决策：从盲目投资到有章可循

场景：公司明年的总投资有5000万，需要用到钱的地方很多，如何平衡各部门的诉求？

传统制造模式

没有数据分析和支撑，容易形成“拍脑袋”的盲目投资，甚至各部门领导和企业决策层之间的“私人关系”成为影响投资的因素之一（会叫的孩子有奶吃），而一旦投资失误可能造成满盘皆输。

智能制造模式

由于前期的所有数据都有记录和分析，建立了市场需求-生产-物流-仓储-供应链-人力资源等数据之间的动态关联模型，使得每一笔投资都能有章可循，不会顾此失彼。

9、工业人工智能：企业的运营与自动优化、辅助决策

传统制造模式

企业的数据采集越来越多，靠人脑已经无法进行合理的数据分析了，如果老板/企业高管需要对所有的决策负责，就往往显得力不从心，于是越来越相信“运气” 。

智能制造模式

企业运营的数据积累可以让工业人工智能机器人进行学习，逐渐将标准化、流程化的生产和经营优化交由工业AI机器人完成。

老板/企业高管可以将精力集中到战略性的决策上来。

10、深圳智物联公司的核心优势

1、数学逻辑和核心算法：智物联完全拥有最底层的数学逻辑和核心算法，并基于此构建了整个产品体系，这是智物联与那些“模仿性”或者“跟随性”企业最大的不同。智物联非常注重知识产权保护，迄今为止已经申请和正在申请的各类专利数已经破百，并且在持续增加；

2、产品化的解决方案：智物联的物联网解决方案包括有硬件终端、工业云、工业大数据分析软件、工业人工智能算法、手机APP、大屏系统等等。所有这些都是智物联自主开发，而且经过了多个行业和用户的检验，完全能适应客户的需求；

3、实践经验与持续优化：在技术产品化、产品市场化和具体的市场项目和为客户服务的过程中，智物联积累了丰富的实战应用经验，又反过来对智物联的产品开发和优化产生了积极促进作用。智物联已经形成了“技术-产品-应用-服务-反馈-技术”的闭环，实现了产品和技术的持续优化。