AURA智能助手在物联网（IoT）和数字化改造领域的使用

要设计一款在物联网（IoT）和数字化改造领域占据市场主导的AURA智能助手，产品经理需从行业痛点、技术架构、商业模式、生态整合四大维度切入，深度融合工业场景的特殊性。以下是系统性设计框架与落地策略：

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一、精准定位：直击工业场景核心痛点

1. 解决企业级关键问题

场景	痛点	AURA解决方案
设备预测性维护	突发停机导致损失（平均$26万/小时）	多传感器融合分析 + 故障根因定位
能源管理	电费占生产成本30%+	实时能耗优化策略自动执行
供应链协同	仓储周转率低、缺货率高	动态需求预测 + 智能补货决策
安全生产	人工巡检盲区导致事故	AI视觉风险实时预警 + 应急方案生成

2. 用户分层定制

• 中小工厂：提供开箱即用SaaS版（如设备健康评分、能效看板）
• 大型集团：支持混合云部署 + 私有知识库训练（如三一重工设备维修知识库）

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二、技术架构：构建工业级智能中枢

1. 边缘-云协同计算