将物联网、大数据、和人工智能等数字技术整合到生产制造过程中，以数据为核心进行生产监控和决策优化，实现智能化生产，提高效率、质量和可持续性。
将工厂海量数据统一接入，利用统一命名空间架构（UNS） 实现系统的互操作性，连接从边缘到云的 OT 和 IT 系统，消除数据孤岛。
将制造数据实时发送到云端进行 AI/ML 训练，然后将训练后的 ML 模型下发到工厂车间执行，实现生产计划优化、质量控制和预测性维护。
支持实时流式数据处理和转发，可在边缘执行原始数据预处理、过滤和分析。减少延迟、节省带宽，并卸载云平台的计算任务。
与云平台无缝集成，提供边缘软件的全生命周期管理，统一远程配置及管理。实时远程监控，及时发现运行异常，确保系统可靠运行。
可以与现场的硬件、网络等基础设施适配和集成。无论是服务器、工控机还是网关硬件，以及各类网络环境，都能够部署和使用，不受硬件厂商的限制。
针对工业场景大规模的设备接入需求，平台支持在 Kubernetes、docker 等环境下批量创建并管理数百个边缘服务实例，完成实时数采、边缘计算任务，支持边缘服务配置管理及批量配置下发，加快 IIOT 项目的快速部署实施及项目落地。
平台提供统一管理平台对边缘服务进行远程管理，支持边缘服务的批量部署、升级、启停等操作。通过远程管理、故障诊断、软件及算法更新，简化现场运维工作。
平台提供对边缘服务的统一监控、告警与日志服务，支持告警规则设置及邮件推送，提高工业现场运维效率。
平台为企业级用户提供了多组织管理、多项目管理的功能，可以进行细粒度的权限管控，同时满足企业用户的认证安全和操作审计等需求。
能够高效地采集来自各种工业设备的数据，将这些数据进行智能化分析和优化，从而实现生产计划的精确优化、质量控制的提升，以及预测性维护。ECP 为工业企业提供了实时决策的能力，帮助其迈向智能化生产，提高效率、质量和可持续性。
能够帮助能源电力领域实现数据采集、处理和分析的高效管理。通过将大规模的实时数据整合到统一平台，助力能源电力企业实现更智能的资源分配、实时需求响应和设备性能监测，最终提高能源利用效率和可持续性。
助力石油石化行业构建远程智能运维平台，将海量生产数据接入汇聚，AI/ML 模型训练及分析，实时监测设备性能，预测可能的故障，提高生产线的可用性，降低维护成本，为石油石化企业带来了更高的可持续性和效益。
钢铁冶金行业需要高度自动化和数字化的解决方案，以应对严格的质量和效率标准。可以将多源数据整合在一起，实现全面的生产监控。这不仅可以提高生产效率，还可以通过数据分析改进工艺，确保产品质量。