制造业的数字化建设是在市场需求、技术进步、企业内部需求以及政策引导等多种因素共同作用下的必然结果。随着需求的增加以及全球化竞争的加剧，制造业必须通过提高生产效率、降低成本、提升产品质量以及满足客户个性化需求来保持竞争力；与此同时，新兴信息技术的发展为优化运营提供了新的工具和方法，推动了智能制造的兴起；企业内部则希望通过数字化手段实现精益生产，加强供应链管理和库存控制，进而提供更加贴近市场的客户服务。在这种背景下，生产大数据平台成为企业数据驱动决策、质量控制与改进、供应链管理、智能化转型的重要解决方案。
制造业需要通过生产大数据平台来应对日益复杂的生产和管理挑战。通过生产大数据平台能够实时收集和分析来自生产现场的海量数据，从而帮助企业提前识别设备故障、优化生产工艺、提高产品质量，并支持更加精准的战略决策。
针对大型制造业设备接入繁杂的问题，zAIoT 产品采用“云-边”协同架构。边缘端就近采集设备数据，进行初步处理和缓存，再通过消息队列将数据有序上传至云端，有效解决数据频率差异问题，确保数据稳定传输。此外，运用图计算技术对产线工序建模，可将复杂的工序流程转化为直观的图形结构，这既能清晰呈现工序间的关联关系，又能进行生产过程推演，帮助企业提前规划，优化生产安排。zAIoT 还能够在不同业务中构建不同分析模型，用以解决数据监控和业务决策。
设备管理可视化
zAIoT提供综合分析、组织指标和运维指标等看板，企业可实时查看待机时间、故障信息、维修产出比等指标。企业可据此优化生产安排，加强设备维护，降低设备故障率，提高设备可靠性。
生产流程监测
实现对焊接类加工节拍、工艺参数及时间的精确分析。以特定时间段为例，可获取焊接车间某程序的平均节拍数据，据此优化焊接工艺，合理配置生产资源，进而提升生产效率，缩短生产周期。同时，对工艺参数（如机加车间的电流、电压数据）的实时监测，能及时察觉生产异常，保障产品质量稳定。
网络安全防护
实时监测网络安全态势，对网络层攻击、应用层攻击事件等进行分类统计和实时预警。通过分析攻击源、攻击类型和受攻击资产等信息，及时采取防护措施，保障网络安全，降低安全风险。