数据基座部分是zAIoT 机器数据智能平台（zAIoT Platform）。zAIoT Platform既可作为工业物联网平台，对物联设备数据进行采、存、管、析，又可作为工业大数据平台，对工业生产中的数据进行存储和分析。

zAIoT Platform主要由以下三个核心模块组成：

1）数据采集：当前已经支持通用物联网协议、互联网协议、通用日志协议和实时流数据协议等。数据被实时或离线采集后，经过处理和分析，能够转发到对应数据存储格式当中。

2）计算存储：主要功能包括分布式计算、流计算、时序存取等，同时也提供分布式文件系统、数据库和大数据存储相关的API接口服务，便于在已有的大数据平台上部署对接，能够支持实时调度、解析、复杂事件和流计算处理，并提供海量时序、过程、业务数据存储。

3）分析服务：主要有数据检索分析、规则管理与告警、算法模型执行和应用超市四大功能。其中数据检索分析主要是为上层应用中，对海量的时序数据进行查询和管理提供服务；规则管理与告警主要是应用于实时数据的告警、分析、订阅等服务；应用超市用以组装和拼接固定功能的数据处理流程，便于客户自动化执行固定业务模式。

zAIoT Platform通过可视化编排的方式对实时数据进行处理，处理结果可以实时预览，用户可以通过界面完成数据采集、处理、存储的一系列操作，并且将编排的流程保存起来，方便后续持续使用。

智能应用部分是 zAIoT 机器数据管理分析软件（zAIoT AS），主要针对智能制造应用场景，其核心功能同样包括三大核心模块：

1）设备型号管理：提供设备型号数据、设备故障模型和设备系统结构的管理，支持设备物模型管理、参数诊断模型以及系统结构可视化建模。

2）任务数据管理：注重数据的后台保存，便于跨任务横向数据分析，同时也对外提供数据查询和访问服务，支持硬件相关的状态数据管理、算法模型管理、设备数据源管理。

3）分析工程管理：主要包括异常分析、协作分析、手动分析、自动分析和知识库五大部分。其中异常分析针对设备出现的故障进行挖掘和根因诊断；手动分析则是用户直接绘制曲线图，并直接调用常用分析算法来做计算；协作分析主要针对大型装备的多个子系统，多个用户在各自子系统做了数据分析后，对分析结果进行汇总整理。

基于以上核心功能与价值，机器数据智管平台 zAIoT (zAIoT Platform + zAIoT AS)可形成独立的解决方案，带来物联网平台、大数据平台和AI平台的能力。其中，物联网和大数据平台为AI平台提供数据和计算能力：

1）物联网平台提供海量时序数据的接入、存储和查询能力，同时也提供物联场景下边缘端和云端的计算能力。

2）大数据平台提供分布式计算和数据处理任务调度的能力，同时为智能平台访问不同存储格式的数据提供API接口。

3）AI平台集成了通用的机器学习算法模型、行业知识模型和模型训练管理。

方案通过调用故障诊断算法（或者业务辅助类算法），从海量历史数据当中挖掘出问题数据，在zAIoT AS中快速形成分析报告，以供其它业务部门参考改进。

同时，针对数据挖掘依赖AI模型的实际情况，该方案提供了可视化的模型训练功能，可以把训练算法注册到AI平台上，然后对接物联平台中的海量数据以拖拉拽的方式编码训练流程，实现自定义AI模型的生成和管理。

以机器数据智管产品 zAIoT 形成的数据智能解决方案，主要基于物联网、大数据和AI等技术，以期在工业物联和智能制造场景中为客户的数字化和智能化提供助力。主要聚焦的场景有：设备原型验证、质量验证、预测性维护、设备组态管理、海量历史时序数据挖掘等，产品对应的客户领域主要集中在：智能制造、科研设计院所、能源行业、智慧城市等，形成了较为全面的使用场景模型。