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数字化模型既然在工业PaaS平台中如此重要，那么这些数字化模型从哪里来的呢？一部分来源于物理设备，包括制造过程的零件模板，设备故障诊断、性能优化和远程运维等背后的原理、知识、经验及方法；一部分来源于业务流程逻辑，包括ERP、MES、SCM、CRM、生产效能优化等这些业务系统中蕴含着的流程逻辑框架；此外还来源于研发工具，包括CAD、CAE、MBD等设计、仿真工具中的三维数字化模型、仿真环境模型等；以及生产工艺中的工艺配方、工艺流程、工艺参数等模型。
预测性维护。能够在发生中断之前预测生产线中断的可能性对于制造商来说是非常宝贵的。它允许管理员在最有利的时间安排停机时间并消除意外停机。计划外停机会严重影响利润率，也可能导致客户群流失。它还扰乱了供应链，造成了过剩的库存。通过第三方现场工程支持带来额外人力的需求也会花费很多钱。普华永道的一项研究“2020年数字工厂：塑造制造业的未来”预测，由于能够通过消除计划外停工来提高利润率，预计采用机器学习来实现预测性维护将使制造商增加38％。