早期物联网探索阶段。重点开展以M2M为主要组成部分的“物联网”研发应用，建立“M2M远程数据采集与监控平台”。
早在2005年，三一重工就认识到物联网在工程机械行业将发挥越来越重要的作用，并且开始对工程机械物联网核心部件及相关技术开展研究。三一重工成为国内首个在工程机械行业应用GPS系统的企业，可实现对全球设备的识别、定位、跟踪、监控、诊断处理和企业生产管理等。
2007年中国移动长沙分公司与三一重工就“三一工程机械设备智能服务系统”项目开展合作，探索建立基于物联网技术的“M2M远程数据采集与监控平台”。平台由三部分组成，基于CAN总线的数据采集和反向控制子系统、智能通道子系统和M2M应用平台。借助安装在设备上的采集提供、M2M终端及反向控制系统，通过中国移动网络，将设备状态参数传送至企业监控中心。
最初是小规模商用，在小范围的工程设备和车辆上实行试商用，主要解决信息采集状态不稳定、无线网络传输带宽不足、监控信息平台的网络接口改造等技术问题。2009年，三一重工的“M2M远程数据采集与监控平台”实现规模化商用，建成国内首家工程机械物联网企业控制中心。公司进一步完善了车载M2M系统，作为工程机械的标配，在出厂前全部预装，开通中国移动的M2M服务。
物联网大规模应用阶段。强化远程数据采集与分析，提升产品智能化水平。
2010年后，三一重工强化M2M在信息采集、数据分析、信息传输、解决方案运营等相关环节的运用，对“M2M远程数据采集与监控平台”进一步细分，逐步形成了三个子平台。
一是设备远程监控技术支撑平台。包括设备远程监控技术支撑平台和设备数据平台，为主机设备质量的持续改进及设备的售后服务提供参考数据。
二是机群智能服务系统。通过搅拌车位置信息、混凝土配送信息、混凝土消耗信息以及泵送设备和搅拌车当前作业状态信息在搅拌站各机群设备之间的实时数据交互和共享，实现各机群设备之间的作业协同和作业指导。用户据此可采用较科学的车辆调度策略和设备作业模式，提高企业运营效率和设备利用率，降低总体运营成本。
三是泵车远程监控及维护系统。通过研究工程机械智能化前端理论，开发出业界领先、具有自主知识产权的智能化产品，提升工程机械的作业能力和水平，设计构建先进的远程监控系统，全面提升企业的信息化服务水平和运行效率。
2011年，三一重工建成国内工程机械行业最大容量的M2M应用平台，可支持50万台设备并行接入并具有动态扩展能力。
产品智能化方面，包括传感器、遥控器、智能运动控制器等全套的智能终端部件形成的一个完整体系，通过这个智能化产品采集数据，使公司能够实时对设备进行远程监控和诊断。2009年，成立了三一智能设备控制有限公司，构建传感、通信、驱动、控制、人机交互、远程维护与诊断等产品布局，为各类工业设备提供智能化产品和系统，使三一重工成为国内首家自主研发智能化技术及产品的工程机械企业，奠定了公司在智能化领域的领先地位。2011年，三一重工上海华兴数字科技有限公司成立，重点研发工程机械仪器仪表设备、软硬件产品、自动控制系统和智能管理系统。
大数据和云平台阶段。借助“ECC客户服务平台”，积极开展大数据应用。
挖掘机具有功能强大、产销量大、系统复杂等特点，当前呈现高效率低能耗、智能化精准化、更好的用户体验等趋势。作为传统的制造企业，首先是制造、服务和生产的所有环节数字化，然后用计算机运算、存储和分享沟通。
三一重工自主研发了大数据储存与分析平台即“ECC客户服务平台”，包括所有设备底层控制的硬件和软件，能够实现双向的交互以及对设备的远程控制，可将20多万台客户设备实时运行情况的数据通过传感器传到后台进行分析和优化。每日实时监控设备运行信息(如位置、工时、转速、主压、油耗等)，系统面向代理商、操作手、挖掘机老板和研发人员四类主要用户。大数据设计要点从代理商、操作手、挖掘机老板、研发人员四个侧重点出发，采用基础矩阵分拆成基础向量，再分拆成特征值，其特征值重新组合形成自定义向量再组合成设备信息、健康等矩阵，进而提供全生命周期的增值服务。用户可通过网页或手机APP，随时随地掌握机器各方面的状态。依据大数据分析，针对常用档位按区域、载荷、温度分别进行精准控制，使新产品的动力总成效率提升8%，油耗降低10%。
三一重工已经形成的5000多个维度、每天2亿条、超过40TB的大数据资源，基于这些数据，开展的大数据应用主要在以下几个方面：
一是预测宏观环境。三一重工与清华大学合作，推出了“挖掘机指数”，显示设备的施工时长和开工率等数据，根据开工率数据预测下个月固定资产投资增量，在一定程度上可以反映中国宏观经济走势。根据每个省数据情况，发现各省固定资产投资走向，实时分析区域市场变化，指导营销。
二是分析产品结构。建立基于数据分析的研发模式，可以发现哪种型号的产品更受欢迎，对于基于市场定位的产品研发有较强参考价值。
三是预测设备故障。在设备出现故障征兆时提前维护，目前在出现故障的设备里有50%可以事先预测，减少了客户的损失。
四是预测配件需求。通过设备运行状况研究其跟配件消耗之间有什么样的关联，建立起预测模型，可大大降低企业生产成本。
