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

构建坚实安全的数据基础 实现自主智�供应链价值的三项关键举措： 设想这样一个供应链场景：所有决策者均 可通过统一的仪表盘，实时掌握从供应商的订 单、履约和服务情况，到所有仓库的库存水平及 各工厂的计划停机时间，再到需求预测等各类 集成数据与洞察。在建立如此坚实可靠的基础 后，供应链便能从被动响应式决策转向具备自 我优化能力的主动运营模式。AI驱动的系统能 够在潜在中断发生前进行预测，自主调整采购 构建坚实安全的数据基础 优先收集来自整个企业（而不仅仅是少数几 个领域）的数据至关重要。例如，物联网传感器提 供实时数据，而数字孪生则通过模拟各种场景来 优化工作流程、降低风险，并最大限度地减少停机 时间。这种转变将推动供应链从被动响应转向主 动预测。未来，AI甚至可以为企业生成合成数据， 例如，训练模型为目标成本核算构建成本基准数 据库。若没有通过“数字核心”实现数据集成，企 业将难以从自主智�供应链的实施中获取价值。

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

IT 成本。 » 大规模人工智能辅助运营 趋势 ：从驾驶员咨询系统（DAS/C-DAS）到预 测性维护、自动化调度和能源优化，人工智能 已开始辅助运营。 业务驱动因素 ：轨道交通面临减少故障停机和 运营成本的双重压力。预测性分析技术可将计 划外维护需求最高减少 30%，而基于人工智能 的策略能实现显著能源节约，直接提升盈利， 进一步提高载客量。 » 以乘客为中心的数字化服务 趋势 指标定义 1 感知能力 远程设备监控覆 盖率 指具备远程监控功能的关键设备（如信号、动力、环境相关设备）占比。 能反映出轨道交通系统的感知能力和智能化运维水平，有助于保障运 营安全、减少故障停机。 2 感知能力 边缘智能终端覆 盖率 衡量边缘计算终端在列车、车站、轨边等关键场景的部署情况。能反 映出轨道交通系统的实时处理和现场决策能力，可用于安全、监控、 告警等环节。 3 联接能力 域的新型数字服务经济。在高覆盖率的国家中，通 过将未来轨道交通移动通信系统（FRMCS）与基 于人工智能的轨道监测系统相结合，事故响应时间 缩短了高达 30%，同时优化了维护计划，减少了 列车和基础设施的故障停机时间。 因此，轨道交通在宽带网络的加持下，可以成为国 家产业发展的平台。通过将通行权转化为数字走 廊，为政府持续吸引投资、建立更强大的产业生态 和保持长期经济韧性奠定基础。 98 全球数智化指数（GDII）2025

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

监控和审计机房的安全日志，跟踪各类报警及故障信息 • 对机房进行物理安全巡检，确保门禁系统、监控摄像头等设备的正常运行和覆盖范围。 灾难恢复计划： • 协助制定更新机房的灾难恢复计划，包括备份恢复、紧急停机和数据中心数据升级等情况 • 定期进行灾难恢复演练，评估计划的有效性和可行性，并及时修正和改进。 故障分级及处理方案 故障级别 定义 处理方案 响应时间 一级故障 指设备在运行中出现系 统瘫痪或服务中断，导致设