通过IoT平台和因子建模工具GeekMind进行设备管理、工艺优化，提升产品品质
客户现场离散设备数量多，管理难度高，品质难追溯；设备手动保养故障多，异常停机时间长； 制程参数（温度，转速等）无法实时获取，管控难度大，品质易出问题；生产现场数据主要靠手工统计，无法实时掌握现场动态。
应用层 - 设备效率管理：管理设备效率，定位设备异常 - 设备预测维护：实现离心铸造机、浇筑机等关键设备的异常预测针对性维护 - 工艺参数监控：频谱检测仪等工艺参数防错防误操作 - 安灯报警：针对设备异常，自动生成维修单 - MES集成服务:其他包括订单，品质，计划调度等 平台层 - IoT平台+多因子分析工具：试点阶段已连接20+核心机台，离心铸造机，浇注机，移动平台，光谱分析仪，实现设备监控，管理 - 数据展现，数据处理，规则建模与数据分析 边缘层/设备层 - 边缘网关：设备与制程数据采集 - 自动化控制：设备逻辑控制
