能赋能的数字化运维解决方案将是新的趋势。 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 较少，故还是容易产生维护不及时等状况。 4.预测性维护：预测性维护是运维服务的最新发展，主要得 益于工业互联网、大数据及人工智能的交互应用，具有主 动且针对性强的特征。预测性维护的核心思想是通过对设 备及系统运行状态进行故障预测，最大化部件的使用效 益，同时产线停工停线成本也会降低，并减少不必要的 浪费。 02 在数字化智能制造的环境中，数据以及围绕数据的智能化 处理活动均针对特定的生产和运营指标维度的达成和维持 关 性的算法模型，提供设备故障维护精确性判断的方法体系。 预测性维护不仅仅围绕单一的故障预测构建数据应用，其过 程和结果状态信息也为整个智能制造数据体系所整合，成为 数字化生产计划与管理的一部分，帮助提升制造的专业化水 平和运作效率。 通过设备数控 系统及传感器 采集实施数据 数据清洗及 特征剥离 机器状态监测 及诊断 数据采集 数据分析 搭建故障预测算法 并借由数据积累 持续提升算法精度

......................................................................................115 5.3.1 系统故障..................................................................................117 5.3.2 用户抵制.. 2 系统监控..................................................................................131 6.1.3 故障排除..................................................................................133 6.2 定期升级.. 为提升燃油效率。通过与车联网技术的结合，车辆运行状态可以实 时监控，进一步提高能源利用率。 最后，DeepSeek 还具备故障预测和预警功能。通过对车辆和 基础设施的运行数据进行分析，系统能够提前识别潜在的故障风 险，并通知维护人员进行预防性维护，从而减少突发故障对运营的 影响。 本项目计划在试点城市进行为期六个月的测试，测试阶段将覆 盖地铁、公交和轻轨等多种公共交通工具。通过实际运营数据的反

6.1.1 过程控制模型...........................................................................109 6.1.2 故障预测与诊断.......................................................................110 6.2 质量控制与预测....... 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。

2 技术支持与维护..................................................................................68 7.3 故障排查与修复..................................................................................69 8. 成本与预算 智算一体机将能够自动识 别和标注病灶区域，辅助医生进行更快速、更精准的诊断。 为了确保系统的稳定性和可持续性，DeepSeek 智算一体机将 采用智能化的运维管理系统。该系统能够实时监控设备的运行状 态，预测潜在故障，并提供远程维护和升级服务。此 外，DeepSeek 智算一体机将支持绿色节能技术，通过智能功耗管 理和散热优化，降低运行成本，符合医疗行业对环保和可持续发展 的要求。 通过以上设计，DeepSeek - 灵活的扩展性：采用模块化设计，用户可根据实际需求灵活扩展 计算资源和存储容量，适应不同规模医疗机构的业务需求。 此外，DeepSeek 智算一体机还提供了定制化的支持服务，包 括远程监控、故障诊断、算法优化等，确保用户在使用过程中获得 持续的技术保障和服务体验。通过以上优势，DeepSeek 智算一体 机不仅能显著提升医疗机构的运营效率，还能为患者提供更精准、 更高效的医疗服务，助力医疗行业智能化升级。

..................39 2.4.4. 故障管理....................................................................................................................39 2.4.4.1. 及时有效捕获故障.............................. ............................................................39 2.4.4.2. 分析故障历史提高运维成效...........................................................................40 2.4.4.3. 处置知识管理..................... 传统的运维管理虽然具备一定的设备管理能力，但从实践中有发现了很多弊端。这些弊端包 括管理设备究竟该管那些关键指标（KPI）？确定 KPI 后运维管理给出的具体数值又代表什么含义？ 设备是正常的？故障的？还是只是需要注意下？最痛苦的是用户会发现管设备节约的人力都投入 到使用运维管理系统中，那么运维管理系统带给用户的价值在哪里呢？ 综上所述，传统运维管理软件的弊端必然带来新的变革，这种变革趋势包含以下三个方向：

.118 7.2 软件更新与模型再训练 .................................................................... 120 7.3 故障处理与支持 ............................................................................... 123 8. 应用案例分析 件快速检索历史视频数据。 . 分析报告生成：系统能够自动生成事件分析报告，方便用户 对事件进行后续跟踪和处理。 最后，系统管理与维护功能确保系统的长期稳定运行。这一功 能包括用户权限管理、系统 日志记录、故障检测与恢复、数据备份 与恢复等。系统需要提供多级用户权限，确保只有授权用户能够访 问和操作敏感数据。 在具体实现上，以下表格总结了功能需求的优先级以及技术要 求： 功能模块 需求描述 数据库技术、索引优化 分析报告生 成 自动生成事件报告 低 报告生成工具、模板引 擎 用户权限管 理 多级权限管理，保障数据安全 高 安全认证机制、角色管 理 系统日志记 录 日志记录与故障恢复方案 中 日志管理系统、监控工 具 通过上述功能需求的全面分析，可以确保在公共安全领域中推 广和应用 AI 大模型进行视频智能挖掘的有效性和可行性，为提升 社会安全水平提供有力支持。

考虑到数据的敏感性与安全性，电子政务知识库需具备严格的 权限管理机制。不同部门、不同职级的用户应拥有不同的访问权限， 确保知识库中的敏感信息不被未经授权的人员访问。同时，知识库 应具备数据备份与恢复功能，以应对可能的数据丢失或系统故障。 最后，电子政务知识库的构建应遵循开放性与可扩展性原则。 通过开放 API 接口，知识库能够与其他政务系统无缝集成，实现数 据的共享与交换。同时，知识库的设计应考虑到未来的业务扩展需 求， 能测试和性能测试。测试将分为单元测试、集成测试和系统测试三 个层次，确保系统的稳定性和可靠性。 第四阶段为上线与运维，预计持续 4 周。在上线前，将进行最 后的用户培训和系统部署。上线后，将进入运维阶段，包括日常监 控、故障排除和系统优化，确保系统长期稳定运行。 以下是项目时间表的详细安排： 阶段 主要任务 预计时 间 备注 需求调研与设计 需求调研、系统设计 4 周 与相关部门沟通确认需求 模型构建与训练 完成后，将组织政府部门进行验收测试，确保系统功能符合需求， 并通过压力测试验证系统的承载能力。验收通过后，将正式交付使 用。 第五阶段为运维与优化，预计长期进行。系统上线后，将进入 持续运维阶段，包括日常监控、故障排查、数据更新等。同时，将 根据用户反馈和实际使用情况，定期进行系统优化和功能升级，确 保知识库能够持续满足电子政务的需求。 以下为各阶段的时间分配表： 阶段名称 预计耗时（工作日） 主要任务

智算中心主单柜功率极高，配电通道密集，对供电连续性与系统可用性提出更 高要求。客户更加关注供电系统的高可靠性、低损耗及智能化运维能力。采用高 密度母线配电方案，能够满足 GPU 集群的大功率负载需求，在降低能耗的同时， 实现全链路监测与故障快速定位，提升整体运行的安全性与可控性。 2.2.2 AI智算中心 应用特点 01 问题痛点 02 随着单机柜功率提升，传统列头柜线 缆配电方案无法支持稳定供电需求，而选 用电压开关柜配电方案整体运维复杂、扩 设规则（例如负载低于阈值自动预警），实现良好的全生 命周期运维。运维人员无需进入机房现场，即可在监控中 心掌握终端配电情况，由故障后维修转化为故障前干预， 极大提升运维效率与准确性，减少人为失误。 19 通过对末端母线的运行状况进行实时监控，及时发现故障，可在很大程度上提升数据中 心的安全性和高效性。 西门子智能无线微断全连接方案，护航数据中心设备电力传输 数据机房 远程云端 中控室 数实时监测，及时发现和预警电力异常，助力保障 数据资产的安全。 可靠线路保护 传统母线系统在故障报警和处理机制上不够 完善，往往不能及时通知运维人员，也无法提供 详细的故障信息，使得运维人员在处理故障时较 为被动 。5SL6 COM智能小型断路器可以实时监测 电路的运行状态，一旦发生故障时，系统精确定 位至具体回路，并即时推送告警信息，大幅缩短 排查时间，提升数据中心的安全性。

Agent 协议驱动智能体协作进化，重塑企业 AI 能力边界 Agent 协议是推动智能体从孤立执行到网络化协作的核心驱动力。 单智能体可处理简单任务 ，但受限于个体能力，难应对复杂场景且易因故障中断服务。 Agent 协议通过标准化交互规则推动其进化：先为单智能 体提供统一接口连接外部工具，突破个体能力边界；再构建协作框架，让多智能体基于共同规则沟通配合，实现从“独立运行”到“群体协同” 实现设备状态监控与质量检测优化，精准把控产品质量；物流配送时， Agent 优化路径规划与运输资源协同，降低物流成本。 在售后、供应链及企业管理等领域 Agent 同样价值显著。 Agent 推动故障诊断智能化，优化供应链管理，并助力企业实现智能化决策。 Agent 技术 凭借其强大的智能化、实时决策和自动化执行能力，有效破解工业场景复杂性难题，全面推动工业企业提升运营效率，增强市场竞争力，成 备协同优化流程；自主决策下， Agent 可调整参数应对突发状况。 从流程角度， Agent 贯穿研发设计、生产、质量管控、物流及售后。各环节中， Agent 助力智能设计、实时监控、精准检测、路径优化和故障诊 断。 通过双重赋能， Agent 技术增强制造企业效率和竞争力，成为智能化转型关键驱动力。 以算法驱动的通用技 术迁移 为主 以数据科学算法直接 融合到场景应用为主 以工业规则库和知识

算法，实 现对任意工况下的冷却系统调优。 四、平台建设 （一）冷却系统智能调优技术采用的平台建设架构 如下图 5 所示，可以实现多设备的协同控制、智能预测与优化控 制、能耗分析与节能优化、故障预警与健康管理、与 IT 系统联动集 成。 图 5 平台建设示意图 1.多设备协同控制 （1）设备启停优化 根据 IT 负载与环境温度，自动计算最优设备组合（如冷水机组 开启台数、冷却塔风机转速），避免 （2）自然冷却策略联动 结合室外温湿度，智能切换自然冷却模式（如免费制冷、混合制 冷），最大化利用自然冷源，减少机械制冷能耗。 4.故障预警与健康管理 （1）设备故障预判 通过分析设备运行参数（如振动、噪音、电流波动），利用异常 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。 量分配（如高密度计算节点优先供冷），实现 “按需制冷”。 技术实现：通过 OpenAPI 接口获取服务器 CPU 利用率、功率 等数据，输入冷却系统优化模型。 （2）灾备与应急响应 预设多套应急策略（如部分冷机故障时的负荷转移方案、停电后 的冷量维持策略），确保数据中心在异常情况下仍能维持关键设备冷 却。 （二）冷却系统智能调优技术的架构通常采用分层设 计 如下图 6 所示，融合硬件设备、网络通信、数据处理及智能算法，