高端装备行业具有产品复杂、价值高、生命周期长以及生产与管理复杂等特点。当前平台应用以全链条打通的协同设计、基于模型开展深度数据分析的设备健康管理等创新应用为主，兼具数字化分析的工艺调优及软件上云叠加简单数据分析的供应链管理等传统应用。主要表现在以下四个方面：
（一）在研发设计环节，重点关注复杂产品多专业协同设计与仿真验证。例如，为提升研发效率，波音基于达索 3DEXPERIENCE 平台实现了多专业协同设计，提升数字化协同能力，降低 40-60%成本。再如，中国航天科工集团第四研究院基于索为 SYSWARE 平台实现商用航天的固体火箭发动机总体论证，通过 13 个设计流程、30 个专业算法、7 个工具软件开展仿真，设计人员工作效率提升14 倍。
（二）在生产制造环节，重点关注关键生产工艺优化。例如，德马吉森精机基于 CELOS 系统将工件生产的整个工艺流程在计算机上进行 1:1 仿真，根据仿真验证结果优化加工工艺，从而确保加工计划完整正确，有效避免碰撞并最大限度缩短装卡时间。
（三）在经营管理环节，重点关注供应链深度协同与优化。例如，空客集团依托富士通 Colmina 平台整合众多上游供货厂商，通过平台的自动标识与数据分析服务，实现飞机制造零部件的高效管理与精准采购，减少供应链成本 20%。
（四）在设备运维环节，重点关注高价值设备的预测性维护。例如，泰隆减速机公司基于徐工信息汉云平台对机床联网采集数据，结合机床机理模型，通过大数据分析技术对机床进行实时监测与预测性维护，设备利用率提高了 7.65%，设备运维成本降低 20%。再如，中联重科通过中科云谷平台建立基于机理和机器学习的模型，对主油泵等核心关键部件进行健康评估与寿命预测，实现关键件的预测性维护，从而降低计划外停机概率和安全风险，提高设备可用性和经济效益。
此类流程行业具有原材料与产品价格波动频繁、资产价值高、排放耗能高、生产安全风险大等特点，由于其连续生产要求，行业普遍具有较高的自动化与信息化基础。现阶段平台应用多为全流程系统性优化的全价值链一体化、运用新技术的资产管理等创新型应用，部分为基于模型开展深度数据分析的生产管理优化、能耗及安全管理等传统应用。具体包括四个方面：
（一）是开展高价值设备的资产管理优化。例如，中化能源科技依托中化工业互联网平台，运用工业大数据及人工智能等技术，对泵机群、压缩机、蒸汽轮机等装备进行健康管理，实现了设备故障的诊断、预测性报警及分析，设备维护成本每年减少 15%。
（二）是生产环节通过对原料配比与控制参数的优化，提升生产效率。例如，中国石化依托平台对近 4600 个批次的石脑油原料进行分析建模，形成 13 个典型操作类型，组成了操作样本库。通过该方法计算优化工艺操作参数，使汽油收率提高 0.22%、辛烷值提高 0.9，实现生产工艺优化。再如，华能重庆珞璜电厂基于华能 AIdustry 工业互联网平台，构建 18 个设备的热力学模型，通过历史数据基于模型计算出平均工况下最优发电技术煤耗比平均发电煤耗降低了 2.2 克/千瓦时，可节省 7480 吨标煤，全年节约 598 万元左右。
（三）是提升能耗、排放与安全管理水平。例如，为降低成本，酒钢集团基于东方国信 Cloudiip 平台通过大数据分析计算出不同设备和系统的能源数据实现能耗管理，单座高炉每年降低成本2400 万元、单座高炉每年减少碳排放 20000 吨，冶炼效率提升10%。再如，为增强安全保障，河南能源化工集团基于寄云科技的安全生产管控平台，将设备数据和运营管理系统数据集成与分析，实现对下属多个化工园区及厂区的重点工艺和设备、环保设施、重大危险源等信息的安全监控及历史数据查询，提高安全管理水平。
（四）是基于平台的产业链、价值链一体化协同。例如，为加强产品竞争力，推动向“基地间生产合同分工制造”的转变，宝武集团基于宝信工业互联网平台将多属地云平台集成为一个整体的分布式平台系统，并叠加生产与经营管理数据的分析，促进多基地生产、销售等层面的协同与整合，实现整体产销能力的提升。