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能源电力行业正积极推进大数据与人工智能技术的应用，以实现设备状态的集中监测、远程诊断和预测性维护。当前行业面临设备维修成本高、故障频发、维修难度大及安全隐患突出等。
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在煤矿产业中，采掘、运输、洗煤等工业高度流程化，主斜井胶带机是关键设备和高故障发生点，长期以来一直采用计划维修或 事后维修的方式。设备的计划维修无法及时了解设备的运行情况，而事后维修则由于事先的准备不够充分，造成维修工作的耗时太长、损失严重。
钢铁冶金行业作为国民经济的支柱产业，是以铁矿石、煤炭等自然资源为主要原料，通过采选、烧结、焦化、炼铁、炼钢、连铸及轧钢等一系列复杂工艺流程，将原材料转化为钢材的基础性工业领域，所以设备的连续、稳定、高效运行是保障安全生产和提高经济效益的关键。
石油石化行业设备体量庞大、连续性强、运行环境恶劣，一旦突发停机将造成巨大经济损失与安全风险。传统维护依赖定期检修和人工巡检，存在效率低、误判率高、成本高的问题。 预测性维护通过传感器、物联网、大数据与AI模型，实时监测关键设备状态，提前识别轴承磨损、转子不平衡、管道泄漏等隐患，实现由“事后维修”向“主动预防”转变。其价值在于减少非计划停机，降低运维成本，提升安全环保水平，是石油石化企业数字化转型和智能工厂建设的重要抓手。
汽车制造设备种类繁多，结构复杂，维护难度大，需要专业技术人员长时间跟踪监测。设备故障往往具有突发性和隐蔽性，难以通过常规手段及时发现和预防。传统的人工维护方式效率低下，成本高昂，难以满足现代制造业对高效、低成本生产的需求。
1) 污（废）水处理行业规模初具但结构失衡 市政污水治理成效显著，工业废水与农村污水处理仍存短板；区域发展不均，中西部及偏远地区覆盖率不足；技术依赖传统工艺，高难度废水处理能力薄弱；运营成本高企，市场化程度低，部分设施低效运行。 2) 处理能力不足、成本高 当前污废水处理行业中工业废水成分复杂、农村污水分散难集中，造成处理能力不匹配；运营成本高、监管效能不足出现偷排漏排、标准滞后的问题。行业核心技术突破难，如高盐/难降解污染物依赖进口；资金缺口大、跨部门协同弱。
轨道交通行业在快速发展的同时，也面临着突出的现实挑战。轨道交通系统复杂，设备繁多，任何环节的故障都可能影响整体运行安全。目前地铁项目普遍面临“建得起，养不起”，高昂的运营与维护成本，设备老化与故障率攀升，轨道巡检效率低，数据利用不足，经验丰富的技术人员短缺等困境。
在食品加工行业中，传统的生产方式正面临车间设备未联网现场情况无法及时了解；数据孤岛系统繁多，与业务未充分融合；原始的设备管理方式，无法实时记录和流程追溯等诸多挑战。数据化转型最重要的一点是怎样才能用最低的成本打通各个设备与系统之间盘根错节的数据通路。
水泥建材工业是我国国民经济的支柱产业，其中辊压机、回转窑及篦冷机作为关键设备，在长期使用过程中，由于设备老化、磨损，容易出现金属疲劳松动，螺栓震断，预紧力不足甚至消失等状态，不仅会导致产线故障停机，甚至可能引发更大的系统事故，带来数千万级的损失。
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