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 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 的损伤程度较高，易造成修理时间及费用垫高等情况，还

项目编号： 钢铁行业预测 AI 大模型 应 用 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 钢铁行业现状............................ .........................................109 6.1.2 故障预测与诊断.......................................................................110 6.2 质量控制与预测...................................................... 2 产品质量预测模型...................................................................117 6.3 供应链管理.......................................................................................119 6.3.1 需求预测.......

智能决策支持......................................................................................53 4.4.1 预测模型.....................................................................................56 4.4.2 优化算法 ........125 1. 引言 随着全球气候变化和人口增长的双重压力，水资源管理和利用 日益成为各国面临的重大挑战。传统的水利工程在应对复杂多变的 自然环境时，往往显得力不从心，尤其是在预测、监控和决策支持 方面存在明显不足。为了提升水利工程的智能化水平和综合管理能 力，引入先进的 DeepSeek 技术成为了一种切实可行的解决方 案。DeepSeek 作为最新一代的人工智能平台，具备强大的数据处 根据多源数据（如降雨量、水库水位、用水需求等）构建动态模 型，优化水资源的分配和调度，确保水资源的合理利用。 - 基础设 施健康诊断：通过对大坝、渠道等水利基础设施的结构数据进行深 度学习，DeepSeek 能够预测潜在的故障风险，并提出针对性的维 护建议。 - 环境生态管理：DeepSeek 还可以结合生态数据，评估 水利工程对生态环境的影响，并为生态修复提供科学依据。 为更直观地展示 DeepSeek 在水利工程中的应用效果，以下表

DeepSeek 技术简介...........................................................................11 1.4 项目重要性..........................................................................................13 1.5 预期成果 1 实时数据分析.............................................................................25 2.2.2 乘客流量预测.............................................................................29 2.2.3 运营调度优化...... 算法精准度.................................................................................38 2.3.3 系统兼容性.................................................................................40 3. DeepSeek 技术应用

技术、容知日新、川仪股份 2022 年数据为真实值，其余为预测值） 重点关注公司及盈利预测 核心提要 人工智能未来有望赋能化工“研发 - 设计 - 建造 - 运营”全生命周期。 u AI 提升研发效率 在研发环节， AI 可提高研发效率，对实验数据建模，并使用该模型对反应条件进行优化和筛选催化剂等，加速研发进程；还可用于分子设计，并在 分子性能预测的基础上，提前筛选出合适的化学物质。 尤其是在合成生物学领域， 尤其是在合成生物学领域， AI 已在元件工程、基因线路、代谢工程、基因组工程中广泛应用，大幅提升合成生物学的各环节效率。基于 AI 的研发 平 台，可预测蛋白质结构，进而构造具有目标功能的物质。另一方面， AI 也促进了实验室自动化，对传统劳动密集型实验室进行技术革命。其中 微流 控技术，具有高灵敏度、高集成、高通量、高效率等多种优势，对合成生物学的研发和应用起到了巨大作用，加速合成生物学行业发展。 度的智能化、数字化，具有提高生产效率、减 少用人数量、提升安全性、降低能耗等多维度优势。 u AI 在工业中具有巨大潜力 AI 与工业数据的结合有助于有效获得不同变量之间的关系，并预测及优化特定参数。在工业中， 已应用于精馏塔、反应器、锅炉、控制器、冷水机 组、压缩机、泵、管道等各种工艺设备的校正、工艺参数预测、故障诊断与优化；在纺织，水处理，化肥，核电站和油气等领域均有应用。 投资建议：

...72 5.3.1 数据加密与权限管理.................................................................73 5.3.2 合规性与法律风险.....................................................................75 6. 案例研究与效果评估.......... 战。传统的评估方法主要依赖于人工审核和静态的信用评分模型， 不仅耗时较长，且难以全面、动态地反映借款人的真实信用状况。 尤其是在面对海量数据时，传统的评估手段往往显得力不从心，导 致风险评估的准确性和效率受到限制。此外，随着金融市场的复杂 性和不确定性增加，传统模型在应对多样化风险场景时也表现出了 明显的局限性。为应对这些问题，引入基于人工智能和大数据技术 的解决方案已成为行业共识。DeepSeek 作为一款先进的 具备强大的自动化能力，能够快速生成评估报告， 显著缩短贷款审批周期。以下为 DeepSeek 在金融贷款评估中的核 心价值体现：  精准性：基于深度学习的信用评分模型显著提升了风险评估的 准确性。  全面性：整合多源数据，覆盖更多维度的风险因素。  高效性：自动化流程大幅缩短贷款审批时间，提升运营效率。 通过引入 DeepSeek，金融机构能够在控制风险的同时，提供 更高效的金融服务，

研发依赖“试错法”，周期长、 成本高，而 AI 与机器人技术融合后，从分子模拟到材料基因组学的全链条效率将被重新定义， 既能降低传统材料成本，又能缩短新材料研发周期。面对化工新材料研发的“多尺度复杂性” 与“实验验证滞后”痛点，AI 通过跨尺度建模、分子动力学加速等方案实现突破。在生产流 程中，AI 结合高通量机器人实验优化生产，降低损耗与故障率。但 AI 也在瓦解传统技术壁 垒，“白痴指数”高的材料受冲击大。化工企业需加强 错法”，周期长、成本高。如果以第一性原理为基础，一旦将人工智能（AI）和机器人技术融 合，化工研发大概率将经历一场范式革命——从分子模拟到高通量实验，再到材料基因组学， 全链条效率被重新定义，不但可能大幅降低传统材料的生产成本，也很可能使得新材料研发 周期大幅缩短。化工企业应当充分认识到：当前的产品壁垒已经不是壁垒，当前的产品利润 随时面临挑战。 ➢ 新材料预测的挑战与 AI 的破局方案：数据+算法的双重赋能 的破局方案：数据+算法的双重赋能 我们认为：化工新材料研发面临“多尺度复杂性”与“实验验证滞后”两大痛点。类似 Deepseek 等顶尖 AI 工具有望通过以下方案突破瓶颈： 1.跨尺度建模误差控制：微观层面，从每个原子之间相互作用力的计算误差；到介观层面， 微小的孔洞结构或者材料密度变化对材料强度带来影响；再到宏观层面，在实验室小试成功， 但是规模化生产却完全失败，此类风险与跨尺度误差累积紧密相关。目前的最新研究显示，

地场景。 我们将凭借对于医疗人工智能领域的敏锐洞察，我们提出相对应的医疗人工智能相关分析、建议及挑战。我们希望，通 过我们对于现状的洞察及建议，能够帮助广西壮族自治区在医疗人工智能领域带来建设性的发展规划，帮助医疗人工智能产 品在广西实现真正落地。 研究目的： 广西医疗产业现状洞察：从“变化”开始，重点关注四大宏观维度 从“变化”开始，四大驱动因素引发广西未来医疗产业变革。经济要素— 聚焦四大人工智能应用场景： 人工智能+医学影像 01 影像拍片AI质控 智能影像网关平台 人工智能+医院管理 02 优化资源配置 弥补医院管理漏洞 人工智能+疾病诊断和预测 03 疾病的诊断 疾病的预测 心血管及肿瘤影像 人工智能+医学研究 04 病历结构化处理 多源异构数据挖掘 人工智能+医学影像，重点落地心血管及肿瘤影像 人工智能在医学影像领域目前的应用方向主要有三类 报告自动输出，具备钙化积分、冠脉FFRct的功能性影像评价能力等多项功 能，能提供量化预测及大数据支持. 冠脉CTA智能后处理：1分钟内完成并智能打印 冠状动脉易损斑块评估：多序列影像斑块联合判断，自动报警 左心室射血分数：扫描期自动识别，1分钟内完成智能计算 冠状动脉FFRct：5分钟内完成计算 冠心病PCI支架手术术前规划：一键规划，智能预测治疗效果 冠状动脉钙化积分：全自动识别，自动计算

本建成 ， 基于大数据的决策 和监管水平明显提升 ”列为 主要目标 ， 以“提升宏观决 策、 业务管理和社会服务的 能力和水平 ，形成集多种运 输方式日常运行监测 、 重点 运行指标分析、 预测预警和 突发事件应急处置管理体系 ” 为主要任务。 交 通 运 输 部 关 于 印 发 《数字交通发展规划纲 要》 以 “ 数据链 ”为主 线 ， 构建数字化的采集 • 推进大湾区城际客运公交化运营，推广“一票式” 联程和“一卡通”服务。 • 构建现代货运物流体系，加快发展铁水、公铁、空 铁、江河海联运和“一单制”联运服务。 • 加快广州－深圳国际性综合交通枢纽建设 • 推进城市轨道交通等各种运输方式的有效对接。 以“四纵四横一环”综合运输大通道为主骨架， 重 点 完成八项任务： 1. 建设高效密集轨道交通网，打造轨道上的京津冀。 2 201512 ：京津冀协同发展交通一体化规划 5 • 车辆多行驶慢 • 道路堵污染重 • 弱协同决策难 • 不精准难预防 枢纽集散、拥堵治理 重大活动 / 重要节假日、恶劣天气 预测预警、行业监管 公共交通、运输秩序、政策法规 交通拥堵 • 拥堵频发 • 秩序混乱 事故频发 • 突发事故频发 • 安全形势严峻 • 换乘不便体验差 • 衔接不畅环节多

融大数据服务打造新成长曲线。 投资要点： [Table_Summary] 首次覆盖，给予“增持”评级。公司积极推进与蚂蚁合作，聚焦银 行信贷场景，探索金融 AI Agent 落地，我们预测公司 2025-2027 年 EPS 分别为 0.10、0.25、0.52 元。我们结合 PE 和 PS 估值方法，参 考可比公司，考虑公司创新业务的成长空间，最终给予公司 2026 年 目标价 30 [Table_Forcast] 财务预测表 资产负债表(百万元) 2023A 2024A 2025E 2026E 2027E 利润表(百万元) 2023A 2024A 2025E 2026E 2027E 货币资金 305 428 325 388 620 营业总收入 1,404 1,176 1,542 2,012 2,545 交易性金融资产 0 0 资料来源：Wind，国泰海通证券研究 高伟达(300465) 请务必阅读正文之后的免责条款部分 3 of 9 目录 1. 盈利预测与估值 .......................................................................................... 4 1