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基于上述多项市场数据，Alan Garner在演讲中指出，Cassandra的作用就是通过传感器＋预测性分析技术的管理解决方案，升级了机器维护的?式，实现预测机器故障剩余使?寿命等功能，帮助工业客户改善生产力、可靠性以及安全性。

他在工业生产设备维护上举了一个例子，在一家自来水公司里有一条装瓶生产线，生产设备存在一条维护曲线，如果我们可以在曲线的左侧，也就是在发生故障之前提前进行维护，那将只需要花费极低的成本，但这是在理想的状态中。

若果能通过观察超声波／振动波，识别并预言出设备的故障位置？那么维护成本也能减低至足够低的水平，而不是等故障后才进行维修，因为这可能会付出数十倍甚至百倍的代价，例如面临设备停工，维修换件，紧急加班等额外成本。同时通过传感器收集，可以清楚分析出故障时间段，而不是盲目地进行定期维护。台在收集到设备运作时的各项数据，通过AI技术完美结合振动分析＋万亿级数据的机器学习实现生产环境中的各项功能，包括设备实时监测报警系统，设备全生命周期管理，数据存储，故障分析诊断等。再通过【状态检测软件】例如可以用app查看可视化数据以及进行检测维护。

而硬件部分，Cassandra工业4．0传感器根据用户需求可以收集到生产设备运作中例如振动、加速度、速度、位移、温度等数据，可采集的振动--至 10khz，电池续航至少达 2 年。通过传感器采集到的原始数据，会由无线网关进行通信收集并使用 MQTT 协议上传至云服务器分析，目前网关已支持wifi／4G／RJ45／zigbee 等通讯方式。

但正如Alan Garner提到，Cassandra要做的并不是一篮子的买卖，而是一次以ROI为核心的智能工业升级，通过利用AI进行预测性维护为实际产生环境提供切实的降本增效。所以着重强调，Cassandra售卖的并不是一套“产品”，而是一套“方案”，对于硬件来说，更重视由云端带来的效能提升，Cassandra拥有多年在SaaS／大数据／机器学习等领域实战的专家团队，目前已计划为多个行业如农业、能源、零售、医疗等提供工业物联网服务。

工业数字化转型已经成为政企关注的重点，但多数人只从字面意义出发，认为传统工业只需要单纯地购置机器人、增加自动化生产线、更换平台系统等等，但巨大的软硬件成本让很多中小企业无法负担，也无法产生很好的协同。所以关键在于，在追求数字化转型的道路上，如何运用技术工具让数据产生价值，并通过数据分析来指导行为，需要一个长期的过程。在工业数字化发展的过程中，预测性维护只是其中一部分。对于未来数字化的发展，Cassandra平台将继续着眼于运用技术指导行为，最终贯穿产业上下游企业，实现共赢。