当前国内工业互联网产品与应用解决方案层出不穷，但是大部分都是针对工厂制造环节的效率提升和质量控制，只有较少产品与系统面向设备制造商的售后运维环节。本软件主要销售对象装备制造商，为他们提供设备售后运维、设备预警、远程监控、数据分析等功能，结合数据模型、基于WEB的即时部署、以及业界领先监控和数据采集能力，力争打造开放且可扩展的工业现场信息化解决方案。
一．产品功能
1.数据可视化
现场设备种类较多，如何快速复制和建立一个设备可视化界面，验证不同产品在同一平台上快速复制，是一个比较大的难题。产品远程运维平台是一个持续优化并跨专业的创新应用场景。不仅仅需要满足不同的业务人员，自动化技术人员（大部分没有IT编程能力）同时还要可以支撑企业业务的不断变更和优化。本测试床平台，利用可配置GUI界面和可复制的模板技术，能实现设备可视化界面的快速搭建和显示。
大量设备制造商，因为设备外观、工艺、应用场景、参数展示、功能要求的不同，数据可视化的界面肯定需要针对不同的企业，不同的设备来进行单独设计和组态。暖通空调、二次供水、环保、包装、纺织、3C、机床、制冷等各个行业都会需要这种功能。作为面向各个行业的通用的工业互联网平台，不同的客户需要设计出各种不同的设备展示和数据可视化画面。
2.工业设备故障预测和健康诊断系统
针对工业设备，探索和建立一套针对此类设备的故障预测和健康诊断模型，可以将经验进行复制，建立针对不同设备的故障预测和健康诊断模型和功能。
3.设备OEE分析系统
设备OEE是指生产型设备的使用效率分析，通过对相关绩效指标如：停机时间、OEE和资产/设备利用率的监控，来识别和移除生产过程中存在的瓶颈。 生产部门能通过详细的和易理解的绩效报告来提升资产/设备生产率和有效率。
4.组态化系统
现场设备种类较多，如何快速复制和建立一个设备可视化界面，验证不同产品在同一平台上快速复制，是一个比较大的难题。产品远程运维平台是一个持续优化并跨专业的创新应用场景。不仅仅需要满足不同的业务人员，自动化技术人员（大部分没有IT编程能力）同时还要可以支撑企业业务的不断变更和优化。本测试床平台，利用可配置GUI界面和可复制的模板技术，能实现设备可视化界面的快速搭建和显示。
二．产品优势
1.部署方式：除本地服务器部署外，支持云端部署
2.运行时设备：基于WebGUI技术开发，应用可在电脑浏览器上呈现，无需安装额外软件。同时也支持HMI触摸屏、移动端手机显示，应用工程.跨设备共享查看。
3.稳定性：基于全新程序以及数据库结构，工程运行稳定性更高，断线率极低。
4.数据处理：单核每秒就能处理至少2万次请求，插入数百万个数据点，读出一千万以上数据点，比现有传统SCADA数据库快了十倍以上。
5.数据存储：基于Tdengine进行数据存储，由于超强性能以及数据压缩，同样服务器规格，存储容量为传统SCADA 10 倍。同时支持数据云端存储，更进一步释放本地存储资源。
6.数据采集：支持繁易设备快速批量连接，无需进行单个设备变量关联。同时未来软件可以兼容网关数采能力，支持直连设备。同时基于驱动技术革新，数据采集速率更快，稳定性更高
7数据分析：可以在应用层直接将采集数据做运算、统计处理，无需设备端进行边缘计算或者数据中台做数据预处理。同时基于全新数据库能力，无论是十年前还是一秒钟前的数据，指定时间范围即可查询。
8.集成MES能力：集成OEE报表，班次管理，数据报表等功能
9组态设计：行业领先组态设计器，界面风格相较传统SCADA美观程度大大提升，符合当今审美发展趋势
10.OPC UA：快速转换成OPC UA server，对接第三方信息化系统
11.数据模型：基于数据模型实现工程开发，工程复用性大大提高。
丰富的工程库，主题库，模板库，工程搭建更迅速。
12.支持3D组态模型导入
应用案例
光伏生产信息化集成
当前制造业正处在由数字化、网络化向智能化发展的重要阶段，其核心是基于海量工业数据的全面感知，通过端到端的数据深度集成与建模分析，实现智能化的决策与控制指令，形成智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新型制造模式。这一背景下，传统数字化工具已经无法满足需求。一是工业数据的爆发式增长需要新的数据管理工具。随着工业系统由物理空间向信息空间、从可见世界向不可见世界延伸，工业数据采集范围不断扩大，数据的类型和规模都呈指数级增长，需要一个全新数据管理工具，实现海量数据低成本、高可靠的存储和管理。
本项目实现光伏生产信息化集成对生产全过程设备运行进行有效监控管理
1，车间所有生产设备数据采集
2，内蒙，盐城，洛阳三地数据云端管理
3，第三方云MES打通
4，南向协议丰富：FBOX支持400+工业协议；
5，联网灵活：网线，WIFI，4G上网灵活选配
6，实施周期可控：数据采集单独配置，无需经过MES定义数据类型模板
7，北向数据开放：开放数据库对接，一次对接，多次复用
8，云端轻量部署
针对物联网实时数据采集中，数据量大，数据更新频率快，数据写及连续查询的效率要求高，但数据不会修改的特点。采用了时间序列存储引擎，此存储引擎基于列存储原理，每个监控点的数据独立且连续存储，并且数据批量落盘，避免频繁的磁道查询及IO操作。
物联网数据集采集过程中，需要对数据做实时处理，如变化，筛选，转发等。处理的业务并不复杂，但实时性要求高，同时数据量波动比较大，峰值数据来的突然。传统C端互联网的流处理采用的技术需要消耗大量资源，在物联网的业务场景下大部分时间是浪费的。因此繁易自行研发了基于Actor并发模型的流处理引擎Hurricane。能以极小的代价，处理物联网设备的海量实时数据，并且能做到近乎实时的弹性扩容和缩减，能快速应对不断变化的数据流量。
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