工业互联网如何赋能高端制造？( 四 )_：工业互联网如何赋能高端制造？来源：

比较典型的案例：第一个是为卡特彼勒开发一套设备联网和分析系统，采集设备的各类数据信息，联网监控的同时分析预测设备可能会发生的故障，以提前应对；美国一家Class1的火车公司，在美国有大约一万四千个火车头，Uptake帮助其通过人工智能预测性维护，每年节省4700万美金；AMEREN是美国一家发电厂，每年用了Uptake的人工智能应用平台帮公司节省990万美金；PaloVerde是一家核电厂，每年Uptake帮其节省1000万美金；Uptake还帮助某个重型机械经销商每年提高850万美金的收入。

这几个案例是工业互联网里比较典型的应用场景，围绕大型设备的资产性能，利用数据分析实现设备可靠性的提升，进而提升整个过程的运营效率，创造更多的价值和利润。

工业互联网的核心技术有四个：

一，边缘计算是有强刚需的工业应用场景，通过边缘端的实时数据采集、云端的数据分析和应用开发以实现高效协同，是云端应用对边缘端实时数据采集的响应和控制过程；

二，大数据平台也非常关键，以前的工业数据都是小数据，很多数据处理都在边缘完成，并没有汇总起来进行相关性分析和统一趋势分析，因此实现应用和数据解耦的大数据平台也很关键；