预测性维护 03.2021 上海 / 中国 罗兰贝格 洞见 数字化运维的制胜基石 1 随着互联技术的革新、大数据的应用与积累、计算能力的提 升及相关模型理论的高速发展，人工智能的应用场景逐渐丰 富，并在近几年逐步过渡到实操落地。各行各业正积极探索 通过人工智能赋能的运营模式，并以此推动产业升级及长期 的运营转型。 在政策端，从2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发 展 备品备件销售、设备维护及维修等）作为制造业的重要组成 元素，通过工业互联网及人工智能的深度融合打造出创新的 应用场景，并实现持续降本增效的趋势目标。 运维服务的发展进程主要分为四个阶段： 01 预测性维护是什么？ 我们为什么需要它？ 封面图片： koto_feja 01 / 运维服务的发展进程 从需求侧来看，完整的数字化运维服务将成为企业选择运维 服务供应商的主要考量维度之一。罗兰贝格针对全球领先制 资料来源：罗兰贝格 基于故障 预测的维护 响应式 维修 计划性 维护 基于条件 的维护 "故障后维护" "预防性维护" "预测性维护" "状态监控式维护" 2 02 / 预测性维护运作原理 1.消极维护：这是运维服务最原始的方式，通常指当机械故 障后安排技术人员到场维修。由于此维护方式通常发生在 设备故障后，具有高度不可预测性及突发性，且设备本身 的损伤程度较高，易造成修理时间及费用垫高等情况，还

开放性的全栈式 智能服务机器人生态 开放性的全栈式智能服务机器人生态 目录 前言 03 第一章全球服务机器人市场概览 05 1.1. 概念定义及研究范围 06 1.1.1. 服务机器人概念定义 06 1.1.2. 服务机器人分类及报告研究范围 06 1.2. 全球服务机器人行业发展趋势分析 07 1.2.1. 全球服务机器人市场增长强劲 07 1.2.2. 技术变革推进行业创新发展 服务机器人落地面临的机遇与挑战 11 1.3.1. 行业生态的开放性挑战 11 1.3.2. 服务机器人的通用性与泛化性壁垒 12 1.4. 服务机器人行业的ESG实践指引 13 1.4.1. 绿色供应链（E） 14 1.4.2. 全球市场合规认证（S) 15 1.4.3. 信息安全与隐私保护(G) 16 01 开放性的全栈式智能服务机器人生态 第二章 开放性的全栈式智能服务机器人生态 19 2.1.生态概念定义 地的道路上也面临着来自技术与商业模式等方 面的多重机遇和挑战。 为了应对日益复杂的市场需求和多样化的应用 场景，同时伴随着商用服务机器人行业下半场 拐点的到来，普渡机器人在全球范围内率先提 出了开放性的全栈式智能服务机器人生态。该 生态的目标是构建一个开放性的通用服务机器 人生态系统，通过创新的商业模式与技术，推 动机器人的广泛应用与协作，进而实现无缝协 同的、通用的服务机器人生态。 该生态不只是一个技术架构，更是一个融合了产

..........56 6.4 安全审计与监控.............................................................58 6.5 应急响应与容灾备份.....................................................61 七、应用场景设计................................ 人民法 院、省商务厅、省卫生健康委、省应急管理厅、省数 据和政务服务局等 13 个部门。这些部门涵盖了纪检 监察、行政审批、生态环境、司法审判、医疗卫生、 应急管理等多个领域，具有广泛的代表性。 1.3.3 实施周期 项目计划于 2025 年启动，分三期建设，至 2027 年全面上线运行。 一期建设（2025 年 1 月 - 2025 年 12 月）：完 成平台的基础架构搭建，包括基础设施层、数据层的 5 个试点部门的部分场景应用试点。 二期建设（2026 年 1 月 - 2026 年 12 月）：完 善平台的功能模块，扩大试点范围，实现 10 个部门 的场景应用上线，进一步优化平台性能和安全性。 三期建设（2027 年 1 月 - 2027 年 12 月）：完 成平台的全面建设和调试，实现 13 个试点部门 40 个场景的全面应用，开展平台的运维和优化工作，确 保平台稳定运行。

…… 客群分析：助力优化商铺布局，打造优质服务 零售云平台 进店人数 / 人次 人流 停留人数 / 时间 客户类别 / 偏好 VIP 识别 … 8 电子价签，提升门店运营效率 • 一次性部署，免除每年价签维护费用 • 价格自动全网实时刷新，响应快 • 融合部署，降低 TCO 50% ESL 管理系统 （合作伙伴） AC/LSW 电子价签 （合作伙伴） 华为 WiFi 与 cation VDC2 Resource/Manage/Application VDCn Resource/Manage/Application DC 3 … DC 2 DC n 异地容灾 DC 1 同城 HA SDN 混合云 SAP HANA 裸金属 虚拟化 GPU 直通 公有云 Docker Hadoop VMware KVM Huawei Cloud Amazon 目录 案例 零售行业发展趋势 16 VMALL: 高性能云平台助力华为商城 业务挑战 • 平台可靠性，容灾备份 • 系统安全性，防黑客攻击 • 数据可视化，实时监控平台状态 • 电商业务突发流量极大，保障客户良好体验。 解决方案 • 多 AZ 部署，同城双活和异地容灾保障 • AntiDDos ，安全组， WAF 防火墙等保障网络访问安全 • CloudEye 可后台自定

.......................................................................................99 6.3 环境适应性设计.................................................................................................. ........................................................................................112 7.3 合规性设计（等保 2.0/GDPR）..................................................................................... .......................................................................................178 14.1 准确性评估指标................................................................................................

7.1.1 效率提升指标...........................................................................141 7.1.2 准确性指标...............................................................................144 7.2 用户反馈收集.... 171 8.2.1 用户接受度风险.......................................................................172 8.2.2 合规性风险...............................................................................174 9. 案例分析与推广.... ..................201 1. 引言 近年来，医疗系统面临日益增长的服务需求与资源分配不均的 双重挑战。随着人口老龄化加剧和慢性病发病率上升，传统医疗模 式在效率、准确性和可及性方面逐渐显现瓶颈。根据世界卫生组织 统计，全球范围内约有 50%的医疗服务机构存在诊断延迟问题，而 基层医疗机构因专业人才短缺导致的误诊率高达 15%-20%。这种 现状迫切需要通过智能化技术重构医疗服务流程，实现从被动治疗

......................................................................................115 5.1.2 合规性审计流程................................................................................................ ......................................................................................120 5.2.1 系统容灾与备份方案.............................................................................................. 元消耗在人工 流程成本上。 这些痛点表明，保险行业亟需通过 AI 智能体实现：业务流程 自动化率提升至 80%以上、核保决策速度加快 5 倍、欺诈识别准确 率提高 40%等突破性改进。DeepSeek 的智能体技术可针对性解决 上述系统性问题，具体技术路径将在后续章节详细阐述。 1.1.2 数字化转型需求分析 当前保险行业正面临前所未有的数字化转型压力，传统业务模 式在效率、成本、客户体验等方面已难以满足市场需求。根据麦肯

.......................................................................................27 2.2.1 实时性与准确性要求....................................................................29 2.2.2 数据安全与合规性需求...... ..132 8.1.2 访问控制与权限管理..................................................................134 8.2 合规性保障............................................................................................136 8 混合云部署..................................................................................151 9.2 高可用与容灾设计................................................................................154 9.2.1 负载均衡与故障转移

....................................................................................167 3.9.5 系统安全性介绍.................................................................................................. ...................................................................................217 3.10.7.5 易用性.................................................................................................... ........................498 4.1.2.2 系统环境完整性...........................................................................................501 4.1.2.3 系统环境高可用性............................................

基础设施，数据中心网络采用传统以太网技术用于支撑数据的集中管理以及计算和 存储资源的池化应用。发展到算力服务化阶段，随着高性能存储、超算中心高性能 互联和AI算网的引入，数据中心网络需要提供更高带宽、更低时延以及更高可靠性。 然而，传统以太网技术无法满足要求，导致数据中心高性能存储选择FC专网承载， 超算中心高性能互联则通过IB专网承载，而AI算网则通过增强的以太网技术承载。 这种三种网络技术并存大大增加了数据中心网络的管理运维复杂度和成本。 在当前数字化浪潮席卷全球、AI应用呈指数级快速增长的时代背景下，数据中 心网络作为算力承载与数据流通的关键枢纽，其性能优劣直接决定了企业数字化转 型与智能化创新的成败。基于对这一行业痛点的深刻洞察，以及推动 AI 产业生态良 性发展的使命感，我们精心筹备并推出这份《智能算网（AI Fabric 2.0）研究报告》 （下面简称AI Fabric 2.0）。 相对于传统数据中心网络，AI Fabric 2.0不仅是技术上的迭代升级，更是从理 eek为代表的大语言模 型（Large Language Models, LLMs）在人工智能领域取得突破性进展，引发了对算力 资源前所未有的需求。 在数字经济加速发展的背景下，算力已成为新型基础设施的重要支撑，是推动经济社 会高质量发展的核心驱动力。作为数字经济的关键组成和引领性领域，算力正加快成为培育 新质生产力、赋能产业升级的重要引擎。全球范围内，各国围绕算力展开了激烈竞争，纷纷