其次，平台拥有灵活的数据存储策略。对于采集的数据，平台可根据数据类型的不同进行分别处理。
再者，平台具有复杂强大的数据处理引擎。实现数据处理逻辑和上层业务的解耦，保证建立在基座的上层应用获取到干净的数据。
尤其值得一提的是，嘉元物宇IIoT平台提供了边缘智能的有力支撑。在平台上集成了AI模型和机理模型的运行引擎，离线训练或者开发出来的模型都可以部署到平台上进行运行，形成边缘智能。
这样一来，在边缘端就可以实时处理上报的数据，支撑预测性维护、工艺优化、供应链优化等具体场景，并根据数据结果对系统进行实时控制。
比如，在领克汽车成都工厂，采用锅炉开机边缘智能模型，有效避免了资源浪费。
▲领克成都工厂锅炉模型
锅炉运行需要预热，以便在工人上班时能达到作业所需的工艺温度。过往受限于人工经验和设备状态、环境条件等因素，开机时间往往不精准，或者开机时间短，导致工人上班后温度不够，等待时间增加；或者开机时间长，过早到达工艺温度，造成资源浪费。
采用边缘智能模型后，根据采集到的锅炉运行数据、环境温度、生产计划（产能、排班等）等信息进行计算，得到理想的开机时间。从而避免了过早开机导致的资源浪费，也避免了过晚开机影响生产进程。
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