得益于工业数据在采集、分析、应用方式的变革，数据驱动型创新应用对于推动工业互联网平台价值落地和快速发展成效显现。根据数据流动范围和复杂程度，变频自动供水设备远程系统的创新应用已在设备、企业和供应链等不同层级上产生了明显实效。

一是设备级数据应用，实现在线、实时设备管理。
    设备级数据应用是最基础的数据应用，无论是变频自动供水设备企业对于来自联网设备运行信息的高级分析，还是变频自动供水设备制造商对自身产品在全生命周期中的理解、管理、诊断和维护，都需要从原先单纯依赖人工、经验转变成基于数据所得出的更科学和更高效的决策。设备级数据应用通过实现变频自动供水设备的互联互通，将供水设备的运行状态转化为数字，实现可视化，并基于采集来的数据对设备进行进一步的数据分析，如故障诊断通过设备运行中的相关信息来识别其技术状态是否正常，确定故障的性质与部位、寻找故障起因、预报故障趋势，并提出相应对策；预测性维护是基于历史数据和实时数据对即将出现的问题进行预判，可有效缩短设备非计划停机时间、保证生产计划、降低运维成本；产品即服务是设备制造商从出售产品向提供服务(如远程运维、预测性维护等)的商业模式转变，可为客户带来创新价值、为变频自动供水设备制造商提供新的收入来源。

二是企业级数据应用，实现企业精益管理。
    企业级数据应用是指打通企业OT数据与IT数据，基于数据分析为企业整体业务和运营优化提供科学决策，实现企业精益管理。企业级数据应用种类较为丰富，包括质量管理、安全管理、生产过程管理等。全面质量管理是企业级数据应用的典型例子。传统的质量管理方式主要在生产制造结束之后进行质量检测。这种单环节的检测方式对人员经验的依赖性较高，容易造成漏检、标准不一致等问题；这种检测方式不能识别出不合格产品的原因和环节，从而无法从根本上提升产品合格率。数据驱动型全面质量管理应用可整合设备、工艺、环境、质检等多方数据，以点到面形成全面质量管理解决方案。在制造环节，针对设备(基于设备管理保证生产过程质量一致性)、环境(实现环境智能监控)、工艺方面，形成基于数据的单点质量管理应用；基于机器学习分析质检结果，利用缺陷智能追踪，确定出现质量问题的原因和环节，并采取相应改善措施，形成质量管理闭环，实现全面质量管理。

三是供应链级数据应用，实现供应链动态精准协同。
    供应链级数据应用是工业数据在企业间的延伸、交互，涉及企业、供应商、分销商、客户等多个参与方，包括计划、生产、售后等一系列环节。中赢供水智能无负压恒压供水设备检测系统就是一个典型例子。企业根据需求预测形成生产计划的同时，可将订单生产计划、调试计划、售后服务等，并与经销商中间商、使用用户的系统进行数据交互，根据实际情况预测可能出现的变化，或针对出现的突发状况调整安排，实现供应链动态精准协同。
供应链级数据应用通过企业间的数据共享、数据交易，还可实现社会制造能力开放共享、服务链等产融创新模式，为我国经济发展提供新动能。