近年來智慧製造在製造業掀起一波新的工業革命浪潮，結合即時數據分析、人工智慧(AI)和機器學習(ML)達到高度自動化，讓製造生產現場具備自我感知、自我學習、自我決策以及自我執行的能力。而要實踐智慧製造最基本且重要的要件便是用來管理大量運行數據的工業實時資料庫。
一般來說，工業大數據有六個特性: 大量、快速、多樣、真實性、價值性、可視性。而因工業大數據的這些特性，使得工廠的資料庫常需要以「秒」級的方式，高速儲存來自工廠幾百幾千台設備傳過來的資料，才能確保資料的真實、即時。實時資料庫就是為了支持工業場景中大量運行數據的快速寫入、存儲和查詢，甚至有時會涉及到實時的反饋控制而誕生的。國眾電腦在智慧製造、智慧工廠的應用導入上有多年的豐富經驗，主要就是利用「PI(Plant Information) System資料庫系統」做為工業大數據的蒐集，並以此系統的資料串接至設備故障預測、製程優化等工廠AI應用。
PI System資料庫系統的資料儲存結構為一種非關聯式資料庫，提供連續性歷史資料或即時資料。PI System資料庫系統能蒐集、標準化、儲存即時運行數據，並且讓數據維持高度真實性，賦予工程師與現場操作人員更高的工作效率以及加速分析師與資料科學家的分析工作，同時也可將蒐集到的數據串接至許多應用層面，例如: 預測分析、AI人工智慧、機器學習等。PI System資料庫系統可以記錄所有不同類型的數據，每個不同的數據片段稱為PI Tag。對於給定的PI tag，可以隨時間記錄成事件或數據值，隨著時間的推移記錄不同的數據可做成歷史數據圖表並即時更新，若和其他的實時資料庫相比也具有以下優勢：
- 單機點數規模達400萬點
- 數據吞吐量為4百萬/秒
- 存儲能力為10-15萬個事件/秒
- 數據訪問能力為100萬個事件/秒
- 專利壓縮技術和獨到的二次過濾技術使資料不失真且極大地節省了儲存空間
- 秒級時間內可以取到1,000點的2年至3年的歷史數據
目前PI System資料庫系統在電力、水資源、石油石化、礦業、製造、化工、生技、運輸與基礎建設等產業均具有高度可靠性。國眾電腦以PI System資料庫系統收集工廠內各設備傳感器上的即時資料，並串接各種工廠AI解決方案，協助製造業走向智慧製造、打造智慧工廠。
