1 ?  融合流程行業及離散行業工業制造經驗打造的國產自研平臺。

平臺提供豐富的標準開發控件包及高級語言程序自定義開發后端模塊，同時提供豐富的可視化數據處理功能組件對數據進行高效處理。開發人員或業務人員能夠通過“拖拉拽”的方式使用平臺并創建完整的應用程序，更快速響應業務需求和應用場景，突破了傳統工業系統交付周期長的特點。

2 ? 可視化低代碼開發能力，幫助企業更快響應復雜工業應用場景。

平臺提供豐富的標準開發控件包及高級語言程序自定義開發后端模塊，同時提供豐富的可視化數據處理功能組件對數據進行高效處理。開發人員或業務人員能夠通過“拖拉拽”的方式使用平臺并創建完整的應用程序，更快速響應業務需求和應用場景，突破了傳統工業系統交付周期長的特點。

3 ? 云邊協同架構，滿足企業海量工業數據高效交互的需求。

通過平臺的物模型模板能夠對設備進行建模，再根據實際生產需要將合適的模型嵌入設備，在生產現場或近場進行邊緣計算；同時，通過在云端的管控，對設備進行參數配置及指令下發。云端和邊緣端的協同滿足海量工業數據交互的實時性與穩定性需求。

邊緣端與平臺端通過MQTT協議完成數據上報，通過JSON完成解析后從消息總線將IT信息系統的數據以標準統一的格式進行輕量級大數據交互。平臺基于物模型以直射、映射的方式提供了數字孿生鏡像能力，并以MQTT協議+JSON完成了語法層面的互操作性。

4 ? 數字孿生服務能力驅動預測性維護

邊緣數據（如S7）可以通過文件導入的形式，批量進行協議地址與物模型數據點位的映射，使平臺具備提供數字孿生等信息模型擴展服務的能力。基于平臺的數字孿生鏡像能力，能夠根據大量歷史數據沉淀和實時監控實現對設備的預測性維護。

5 ? 基于驗證與監測的平臺安全策略

第三方平臺需通過平臺分配的App Key 和App Secret 并根據平臺規則對請求參數和時間戳進行簽名，平臺的Open API模塊接收請求后會對簽名進行驗證，通過后才可調用服務；平臺具備完善的監測體系，以四層安全設計和離線安全分析確保數據在工廠內部完成處理，降低了數據安全威脅與網絡質量對生產的影響。

某汽車制造工廠產量不斷提升，其車間業務系統沉淀的多源異構工業數據也隨之增多。但工廠前期汽車工業軟件的應用不成體系，并未采用數字化的方式對工業數據進行充分利用，導致各個工藝環節都過度依賴專家經驗，專家經驗的有限性和不穩定性已經成為擾動終端產品質量的重要影響因子。

廣域銘島基于Geega工業物聯網平臺的物模型建模與部署能力，對機器人、沖壓機等工廠設備信息進行采集，再通過MQTT+JSON實現語法層的描述與互操作性，以規范化的語義描述為該汽車制造工廠提供了基于工業場景的數據增值服務轉型路徑。圍繞沖壓、焊裝、涂裝和總裝等環節數據和信息的互聯互通，以工業大數據為驅動，結合人工智能技術以及機理模型沉淀，將行業知識封裝為汽車工業軟件。以數據層面的互聯互通互操作與信息層面的高效集成實現設備的自主控制、自我決策和自我進化,整體提速了該汽車制造工廠的數字化轉型進程。