智能制造系统的运维管理复杂性体现在设备和系统的多样性、大规模数据处理、系统集成、快速变化的需求和技术，以及故障排查和维修等方面，需要运维团队具备全面的知识和技能，进行有效的管理和维护。
系统各组件间依赖与交互复杂，需深入理解系统架构与运行机制，确保有效管理维护。
管理人员需要同时管理大量的服务器、工控机等，任务繁重且复杂。
运维人员需要确保系统的可靠性和稳定性，防止系统的宕机和数据丢失，影响企业正常运营。
系统面临着各种安全威胁和隐私泄露的风险，如勒索病毒、黑客攻击、误操作等，需确保系统的安全性和数据的保密性。
智能制造系统故障排查涉及多个领域的知识和技能，维修难度高。
系统运维团队需要不断学习和更新技术，以适应融合的系统运维需求。
智能制造系统运行过程中可能会出现各种故障，如：软件错误、硬件故障、通信问题等，可观测性可以及时监测和检测故障，快速定位问题根源，并采取相应的措施进行排除。
智能制造系统的性能直接关系到生产效率和产品质量。可观测性可以实时监测和评估系统性能，进而发现性能瓶颈和优化机会，帮助企业提升竞争力。
智能制造系统涉及大量生产数据和业务数据，可观测性可以采集、存储和分析这些数据，提供实时的数据报告和分析结果，为管理层提供决策支持。
智能制造系统涉及大量敏感数据和关键信息，可观测性可以实时监测和识别这些数据，通过及时报警和响应机制，防范数据泄露等安全问题。
通过可观测性平台对核心业务系统建立业务健康度观测模型，帮助运维团队更好地理解系统健康状况和性能，快速识别和定位问题，避免潜在的系统故障或性能瓶颈，确保系统稳定可靠运行。
采集并分析日志、指标、链路等信息，通过统一平台帮助运维人员快速解决问题，减少系统停机时间；通过智能告警、与自动化工具结合等方式，进一步提升运维效率。
推动运维团队建立统一的日志、监控和管理规范。通过对数据进行标准化和规范化处理，确保在不同场景下使用一致的方法和工具诊断、解决问题，提高协作效率，降低人为风险，持续优化运维质量。
通过机器数据湖采集智能制造IT & OT数据，实现机器数据的集中存储及生命周期管理，从而集中监控，为运维团队提供系统健康度分析、异常告警、故障定位、异常分析、流程分析与优化等帮助。
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