前言：
隨著云計算、大數據、物聯網、SDN等新技術的快速應用發展，各行各業信息化建設不斷深入和完善，各行各業亟需在細分運維場景中，建立運維故障智能分析模型，提供智能定位分析排障能力，保障業務高可用性。三分建設、七分運維，尋求新的運維模式、方式和手段，構建新型智能化運維管理體系，成為運維革新的關鍵。
制造行業遠程運維發展的必然性
制造行業的維保現狀：使用者不能監測到設備的參數，無法掌握設備部件的變化趨勢，從而不能預測設備故障，每當設備故障發生時，無法判斷故障原因，服務工程師在不能第一時間得到故障信息、不能看到設備狀態、不清楚設備的歷史動作時，無法做出正確的維保方案，只能到現場后才能診斷。在這樣的維保過程中，故障的修復時間長、售后效率低等等的管理問題就無法避免！
究其原因，不外乎兩點：一是制造設備絕大部分屬于非智能設備；對于部分自動化設備、半自動化設備的數據還不能完全采集，或者即便數據能夠采集，但沒有形成大數據；還有一些企業的設備甚至是純手動的操作的機械設備，不能自動產生數據，得要靠人工測量、記錄、填寫；缺乏數據的支撐，設備的診斷修復時間就不得不延長。二是設備服務商在提供服務時，往往都是被動性的，對設備的狀態不是特別了解（缺少歷史數據以及當前狀態信息），接到維保需求時，需要到現場查看后才能進行分析，再制定計劃，進行維保實施，服務周期長；幾乎所有的維保服務都需要服務商必須到現場才能進行維保實施。
而隨著制造行業邁入智能制造，傳統模式下的維保方式帶來的弊端越來越鮮明。從發展速度最快的IT運維行業吸取經驗，建立制造行業的遠程運維，解決制造企業的后顧之憂成為了智能制造發展過程中不可忽視的工作。制造業遠程運維的發展是智能制造發展的基礎，智能制造的發展也是制造行業遠程運維發展的驅動器，二者相輔相成。
建立遠程運維平臺，實現數據采集、數據存儲、數據分析，提供資產管理、設備跟蹤、設備在線監控及數據分析、故障遠程診斷及運維、能源監控及數據分析、視頻監控、研發輔助等功能，幫助用戶降低成本、提高運營效率，為制造行業智能裝備、智能生產單元、智能工廠提供在線增值服務。
解決制造設備聯網以及運行、狀態、維保等數據的采集，將采集到的數據安全、即時、有效地傳輸到云平臺進行大數據累積、展現分析、應用。通過智能預警模型、智能診斷模型、智能自學習知識庫等應用，提供更好的設備維護方案、運營優化方案、運營戰略管理方案。
報修下單、審批流程、維修接單、備件領取、核算結款等流程全部搬到線上，實現快速派單接單。遠程運維——解決制造設備物聯、數據采集、效能提升及設備全生命周期管理等問題.
基于可配置的組態技術，實現公司-工廠-車間-智能單元-智能設備等層級展示，底層數據驅動組態模型。實現遠程的專家指導設備維修、保養、參數調整等。
遠程運維系統流程圖
