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：
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）