在产品全生命周期之中，围绕着原材料供应-生产工艺-生产制造-维护检修等各个环节均有大量数据产生。只有将过程中采集到的数据中与各环节的实际过程精确结合，才能挖掘出数据中蕴含的信息， 进而成为决策的依据。
产品全生命周期质量分析平台串联产品全生命周期中各环节的质量相关数据，并通过对数据的展示、分析与挖掘，实时揭示各环节间存在的关联关系， 进而提供基于数据的管理决策建议。实现状态可感知、数据可追溯、信息可挖掘、决策有依据的大数据时代管理模式。

随着物联网技术的快速发展和人工智能技术在工业领域中的兴起，预测性维护成为减少设备非计划停机和降低运营成本的最优方式。 安脉盛旋转设备无忧运行管理系统创新地将设备机理模型、数据模型、专家经验等进行集成，以智能传感器、边缘计算终端以及SaaS应用为载体， 通过针对不同行业场景的工程配置和专用算法，实现对设备以及场景的实时状态监测、故障诊断和寿命预测。
对于生产制造企业，可以为可靠的运营，精准的备件管理，高效的维保排程等提供关键决策支持。对于设备制造商，可以为产品的终端性能趋势，质量表现，研发可靠性持续改进等提供准确的数据输入和评价。