海量时序数据智能分析处理平台 zAIoT 是一款数据智能软件，由两部分组成：数据基座和智能模型。
数据基座包括数据采集、处理和存储三大功能，负责把数据从不同数据源接入，支持实时和离线处理，对于海量的时序类数据主要采用时序数据库来存储； 智能模型则是向AI算法模型提供调试、训练和应用功能，使得算法模型能有效利用数据基座中的海量数据挖掘潜在业务，释放数据价值。
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核心功能
支持对算法模型进行管理和应用，能够在数据的处理、分析和挖掘流程中灵活使用已有的算法模型。
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产品架构
zAIoT 提供PaaS层的软件能力，主要包括数据基座和智能模型：
数据基座提供了一站式数据采集、处理、存储和计算功能：数据采集主要是从不同的数据源中以插件形式接入不同格式类型的数据；数据处理支持对实时数据进行处理，也支持对海量落盘数据离线分析处理；接入的时序数据主要是通过时序数据库进行高性能高压缩比存储，同时也支持对非时序类数据根据需要存储到已有的数据平台中；为了高性能分析计算已落盘的海量数据，zAIoT 支持基于SPL的分布式计算。 智能模型提供了不同场景的算法（例如：运筹优化、多智体强化学习等），同时也支持自定义的智能算法；zAIoT 的自定义智能算法通过通用算法和行业知识规则构建的决策推理引擎，形成业务需要的模型，并把通过模型管理模块支持上层应用。
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客户价值
通过算法模型与任务数据相结合，zAIoT 能够针对某些特殊指标（例如：质量、OEE等）构建评估模型，并监控和分析运行状态是否符合业务要求。
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应用场景
1. 客户汇总的试验数据没有分类标记，导致多部门数据信息孤岛形成；
2. 随着装备型号以及试验任务的激增，导致数据量急剧膨胀；
3. 不同业务的数据没有按照在装备中的特性归类，导致数据挖掘应用灵活度低。
1. 数据处理效率提升10倍：数据规范化整理，全自动化数据解析，快速定位所需数据；
2. 数据分析更便捷：结果可视，报告自动生成，快速定位；
3.管理效率提升10倍：研制过程数据统一监控，自动化故障诊断提升整体质量和效率。
生产线上产生的数据随着时间推移，计算设备KPI指标所需的数据量持续增大，用传统关系型数据库存储产线上的时序数据，会导致设备KPI指标难以在有效的时间内计算出来。
1. 提高设备可靠性：实时监测设备运行状态和数据分析，能发现潜在问题和故障模式；
2. 降低维护成本：预测故障发生而进行计划性维修和保养，避免紧急维修和昂贵的紧急部件更换；
3.提高生产安全性：通过设备KPI发现潜在故障模式，采取预防措施，降低事故和意外发生风险。
实时分析模块主要是实时诊断流数据是否存在故障隐患，进而分析出仪器设备的运行健康状况； 健康评估算法库主要是基于仪器设备的机理模型和运行原理构建出的算法模型，用于预测设备的运行状况； 行业机理模型主要是通过结构化和半结构化数据描述行业内的知识、经验、规则和流程； 边缘服务则是从部署角度提供轻量化预测性维护的模块。
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