其次，平臺擁有靈活的數據存儲策略。對于采集的數據，平臺可根據數據類型的不同進行分別處理。

再者，平臺具有復雜強大的數據處理引擎。實現數據處理邏輯和上層業務的解耦，保證建立在基座的上層應用獲取到干凈的數據。

尤其值得一提的是，嘉元物宇IIoT平臺提供了邊緣智能的有力支撐。在平臺上集成了AI模型和機理模型的運行引擎，離線訓練或者開發出來的模型都可以部署到平臺上進行運行，形成邊緣智能。

這樣一來，在邊緣端就可以實時處理上報的數據，支撐預測性維護、工藝優化、供應鏈優化等具體場景，并根據數據結果對系統進行實時控制。

比如，在領克汽車成都工廠，采用鍋爐開機邊緣智能模型，有效避免了資源浪費。

▲領克成都工廠鍋爐模型

鍋爐運行需要預熱，以便在工人上班時能達到作業所需的工藝溫度。過往受限于人工經驗和設備狀態、環境條件等因素，開機時間往往不精準，或者開機時間短，導致工人上班后溫度不夠，等待時間增加；或者開機時間長，過早到達工藝溫度，造成資源浪費。

采用邊緣智能模型后，根據采集到的鍋爐運行數據、環境溫度、生產計劃（產能、排班等）等信息進行計算，得到理想的開機時間。從而避免了過早開機導致的資源浪費，也避免了過晚開機影響生產進程。

大量協議與模型支撐企業開箱即用