生产流程优化：构建基于大数据分析的智能调度系统，实时监 控生产线的运行状态，调整生产计划以提高设备利用率和生产 效率。 3. 设备预测性维护：通过物联网技术收集设备运行数据，并应用 深度学习预测设备故障，提前进行维修，降低停机时间。 4. 质量控制与监测：利用计算机视觉与数据分析技术，对生产过 程中的产品质量进行实时监测，及时发现和纠正问题，有效降 低不合格率。 5. 市场需求预测：结合历史销售数据与市场趋势，通过时间序列 度、时间等进行精确调控，降低能耗提高产量。 2. 质量控制：借助 AI 视觉检测技术，实时监测产品质量，识别 并剔除不合格品，提高产品合格率。 3. 设备维护：利用机器学习分析设备运行状态，实施预测性维 护，降低设备故障率，减少停机时间。 4. 供应链管理：优化原材料采购及库存管理，通过数据分析预测 市场需求波动，提升整体供应链效率。 5. 环保管理：通过 AI 大模型分析生产过程中排放数据，制定更 为精确的减排措施，助力企业实现可持续发展。 设 备的故障会导致停产和经济损失，而传统的维护方式往往是定期检 修，无法有效应对突发故障。通过分析设备的运行数据，AI 能够预 测设备潜在故障，帮助企业在故障发生之前进行维护，从而显著降 低停机时间，提升生产效率。 此外，AI 还可以助力钢铁行业可持续发展。随着环保法规日益 严格，钢铁企业需要优化资源利用，减少废物排放。AI 可以通过分 析能耗、废水、废渣等数据，提供精准的优化建议，帮助企业制定

每周智维隐患分析................................................................................32 2.4.1.4.6. 停机检修管理.......................................................................................32 2.4.1 工时。以每天系统运行情况检查一遍，每工时/人按 15 元计算，每年可以 节省人力成本约 455520 元。 自动智慧运维平台上线后，随着运维管理水平的提高，整个信息系统故障的解决时间会缩短， 并且由于管理水平的提高，信息系统非计划停机时间也会减少，提高业务部门满意度，提升行业 形象，为用户带来短期和长期的经济效益无法估量。 自动智慧运维平台将带来如下的绿色经济模式：  系统可以减少运行维护人员的日常巡检工作强度，可以合理安排人员。 小时内的系统运行变化趋势，通过列出了运维 人员重点关注内容；通过对本界面的阅读，可快速掌握最近 24 小时的运维概况，实现运维工作的 快速衔接。  当前实时运维状况，需要重点关注 当前还处于告警状态的资源 最近需要的停机计划 虚拟化环境目前的整合密度，概要性反映虚拟资源利用的有效性  最近 24 小时运维系统的设置变动，便于用户了解“未在线”时段的事件 重要的资源变动统计 重要的监控方式变动统计 已恢复的告警信息

流程 6 中的瓶颈，从而调整资源配置，优化生产线布局，提高整体生产效 率。 同时，人工智能技术能够通过分析设备的运行数据，预测设备 故障的可能性，提前进行优化维护，从而减少设备故障导致的停机 时间，提高了生产线的整体效率。 2.人工智能促进制造业提高产品质量 应用人工智能技术能够有效提高制造业产品质量。一方面，人 工智能技术通过优化生产流程和智能控制能够显著提高制造业的产 是预测性维护，基于大数据分析与机器学习算法，在生产设备运行 过程中，人工智能技术实时收集和分析机器的运行数据，并基于数 据分析结果预测潜在的故障和维护需求， 自动提醒相关人员并执 行 维护计划，从而减少意外停机时间和维修成本，提高生产效 率。四 是智能安全监控，结合视频分析技术与高精度传感器网 络，实时监 控生产环境，精确识别不合规的图片或视频画面，及 时发现潜在安 全隐患。发现异常后报警或采取相应措施干预，确 和资源利用 率。 33 在设备维护方面，大小模型的协同将实现更为精准的预测性维护。 大模型通过分析设备运行数据预测潜在故障，小模型则在边缘设备 上实时监测，共同提高设备利用率，减少意外停机。在供应链管理 方面，也将因大小模型的协同而得到优化。大模型分析全球供应链 数据，预测风险和机会，小模型则在具体环节进行优化，提高供应 链的自动化水平和响应能力。尽管大模型在制造业中的应用潜力巨

时，将非计划 停机时间控制在每年不超过 5 分钟，关键指标漂移率（如夏普比率 波动）维持在±10%以内，从而为量化策略提供可信赖的执行环 境。 3.3.1 系统容错机制 在 AI 量化交易系统中，容错机制是保障稳定性和鲁棒性的核 心环节。系统需通过多层次的设计实现故障隔离、自动恢复和风险 熔断，确保在硬件故障、数据异常或策略失效等场景下仍能维持基 本功能或安全停机。以下是关键实施方案： 人工干预：持续性数据异常触发运维工单系统 存储系统性能指标需满足：  行情数据写入延迟：<50ms（P99）  批量查询响应时间：<5 秒（千万级记录）  系统可用性：≥99.99%（年度停机时间<52 分钟） 4.1.1 多源数据整合 在量化交易系统中，多源数据整合是构建可靠数据基础的核心 环节。需要从交易所 API、第三方数据供应商、舆情平台、另类数 据源等异构渠道获取结构化与非结构化数据，并通过标准化流程实 并行化训练：采用 Horovod 框架实现多 GPU 分布式训练，加 速比可达 0.92（8 卡配置） 2. 正则化策略：组合使用 Dropout(rate=0.3)、L2 正则化(λ=1e- 4)和早停机制(patience=10) 3. 样本权重分配：根据波动率动态调整样本权重，高波动时段权 重提升 30% 验证方法体系  交叉验证：采用 TimeSeriesSplit（n_splits=5），相比传统

案例：帮助精密电子制造企业夯实设备管理能力 某电子厂导入东智设备健康管理产品，实现 300 多台关键设备数采、环境 数据监测、设备健康维护管理。通过自助预警、辅助维修，提高了维护 响应效率，异常停机降低约 40%, 设备平均修复时间 (MTTR) 降低约 25%, 线体换产换型时间加快约 30% 。 格创东智于 2018 年由 TCL 投资创立，其对内支撑 TCL 集团逐步成为世界级的数字 备参数实时监控、 设备故障预测模型，导入设备台账、维护保养移动化作业、备件共享管理、 数据多因子分析工具等，工程师可以对设备数据自助分析和建模。 通过设备的自动监控、趋势监控、预测建模等，实现异常停机减少，工艺 稳定性提升，备件成本降低的效果。 机理模型 时序数据 东智工业互联网平台 API Huber 算法模型 开发工具 智能视频流式数据 东智数采网关 手持点检离线数据

多种通讯协议，全面赋能行业集成应用，便利机床集群自动化改造。 高效防护：针对 CNC 场景冷却液、碎屑、粉尘等问题，机械臂达 IP65 防护等级，抵御液体与固体侵入，保障复 杂工况长期稳定运行，降低维护与停机成本。 第二节 遨博智能 一、企业简介 成立时间：2015 年，总部：北京 遨博（北京）智能科技股份有限公司（以下简称“遨博智能”）创立于 2015 年，是一家专注于协作机器人研发、生产 部分，通过精细化设计实现“瘦身”。此外，通过 优化电磁方案，提高电机功率密度，在相同输出功率下，进一步减小电机体积与重量。 优化电机温升表现，保障稳定运行 电机温升过高易触发保护机制，导致设备停机，影响生产效率与设备稳定性。在无框电机应用场景中，良好的温升 表现是电机性能可靠的重要保障。 提升电机 NVH 性能，满足平稳低噪需求 整机运行的平稳度与噪音大小直接影响用户体验与设备应用场景拓展。客户对无框电机的 率提升 40%以上，且内置数据库助力数字化等应用分析，过程数据可全面追溯三年。 可以做到实时数据同步，驱动动态生产计划优化，库存周转率提高 25%的同时，对设备的健康状态进行预警，预测 性维护降低故障停机率大于 20%。 技术趋势与方向： HMI 的未来是向着智能中枢的方向发展：硬件端追求极简美学与多模态交互，但是这并不意味着简陋，是对触摸屏 内部比如核心、存储、闪存等关键零部件的高端要求，尽量做到不放置无意义的元件。软件端通过

站等设施的智能化管理。例如，系统可以根据实时水位数据自动调 节闸门开度，优化水资源调度方案，提高工程运行效率。同 时，DeepSeek 还能够通过分析设备的运行数据，预测设备故障并 进行预防性维护，减少设备停机时间，降低维护成本。 在水利工程设计阶段，DeepSeek 的应用同样具有重要意义。 通过对大量工程设计案例的学习，系统能够为工程师提供优化设计 方案。例如，在水利枢纽的设计中，DeepSeek 的稳定运行。运维与更新的全过程可通过以下表格式进行记录与跟 踪： 任务类型 执行时间 负责人 执行内容 结果 备注 日常监控 每日 张三 检查水位、流量 数据 正常 - 故障处理 2023-10-01 李四 水泵异常停机， 重启并更换零件 恢复运 行 零件更 换记录 系统更新 2023-11-15 王五 升级 DeepSeek 平台至 2.0 版本 成功 需进一 步观察 性能 通过以上措施，确保 其他 设备 50 42 8 其次，DeepSeek 的故障预警和健康管理功能减少了设备突发 故障的概率，从而降低了维护成本和停机损失。通过分析历史数据 和实时监测，系统能够提前预警潜在的设备问题，并建议最优维护 时间。据统计，设备维护成本减少了 30%，停机时间缩短了 40%。 此外，DeepSeek 的数据分析能力还优化了人力资源的配置。 传统模式下，水利工程需要大量人力进行监测和决策，而引入

检测算法（如孤立森林、自编码器）提前发现潜在故障（如水泵轴承 基于预制模块化数据中心场景的冷却系统智能调优技术报告（ODCC-2025-06005） 9 磨损、冷机冷凝器结垢），降低非计划停机风险。 （2）维护策略优化 基于设备健康度评估结果，动态调整维护计划（如冷凝器清洗周 期、过滤器更换时间），避免过度维护或维护滞后。 5.与 IT 系统联动集成 （1）负载 - 冷量联动控制

业技术知识的工程师组成，能够快速定位并解决设备故障或软件问 题。 服务内容将包括但不限于以下方面： - 远程诊断与修复：通过远程连接工具对设备进行实时监控和故障 诊断，快速修复软件问题，减少设备停机时间。 - 现场支持：对于无法远程解决的硬件故障，安排专业工程师在 24 小时内到达现场进行维修。 - 定期巡检与维护：每季度对设备进行一次全面巡检，包括硬件状 态检查、软件更新、性能优化等，确保设备始终处于最佳运行状 算一体机在医疗场景中的应用风险，确保其能够安全、稳定、高效 地服务于医疗工作。 9.1 技术风险 在医疗场景中应用 deepseek 智算一体机时，技术风险是不可 忽视的重要因素。首先，硬件故障可能导致系统停机，影响医疗服 务的连续性。为确保硬件可靠性，建议采用冗余设计和定期维护策 略。例如，关键部件如电源、存储设备和处理器应配备备份，并制 定详细的维护计划，每季度进行一次全面检查。 软件方面，算 实时分析药品消耗数据，预测未来的需求，从而帮助医院合理安排 采购计划，避免药品短缺或积压。此外，DeepSeek 智算一体机还 可以应用于医疗设备的维护管理，通过监测设备运行状态和故障历 史数据，提前预警可能出现的故障，减少设备停机时间，提高医疗 服务的连续性和稳定性。 其次，DeepSeek 智算一体机在临床决策支持方面也展现出巨 大潜力。通过集成电子病历、医学影像、实验室数据等多种医疗数 据，一体机可以协助医生进行更精准的诊断和治疗方案制定。例

万篇），通过持续预训练（Continual Pre-training）优化模型语义理解能力。关键参数如下： 参数 设置值 说明 学习率 2e-5 采用线性衰减策略 批量大小 32 梯度累积步数设为 4 训练轮次 3 早停机制监控验证集损失 上下文窗口 2048 tokens 适配长文档处理需求 2. 多任务微调架构：针对理赔场景中的分类、实体识别、因果关 系推断等任务，设计分层损失函数。例如在欺诈检测任务中， 志保留 5 年以上 - 模型推理结果可解释性分数≥0.82（采用 LIME 评估） 整个部署周期控制在 6-8 周，其中系统联调占 40%工时。建议 选择非理赔高峰期的周二凌晨进行最终切换，预计停机窗口不超过 15 分钟。后续每季度执行一次全链路压测，确保系统持续优化。 7.1 与现有系统的兼容性设计 在系统集成与部署阶段，与现有系统的兼容性设计是确保 DeepSeek 大模型无缝融入保险理赔业务流程的关键。首先需对现 基准测试≥35Gbps） 2. 分阶段部署： o 第一阶段：部署基础推理服务，支持日均 10 万次理赔请 求 o 第二阶段：接入业务系统，实现自动化理赔流程集成 o 第三阶段：上线模型热更新机制，支持不停机版本切换 运维保障措施 - 故障自愈：配置 Kubernetes 的 Pod 健康检查策略，异常时自动 重启 - 性能监控：部署自定义指标采集器，实时跟踪： - 推理延迟（P99 ≤800ms