数据治理
数据治理框架
阶段一：数据处理与增强
聚焦数据质量控制。涵盖数据恢复、数据补全、数据对齐、数据选择及合规性检查，解决工业数据缺失与噪声问题。
阶段二：数据共享与传输
聚焦数据安全管理。实现数据格式转换、敏感信息保护、恶意攻击检测及污染数据隔离，保障传输链路安全。
阶段三：应用与分析
聚焦业务场景落地。应用于设备健康管理（异常检测、故障诊断、预测性维护）及复杂工况识别。
阶段四：数据市场与流通
聚焦数据价值变现。建立数据价值评估体系，强化数据资产保护，促进工业数据的可信流通与交易。
相关案例
重型机械预测性维护
研究问题：研发针对关键零部件与整机可靠性的故障预测技术，有效提升设备维护效率
背景痛点
重型工程设备发生故障将造成巨大安全隐患与工程成本，传统定期维护方式无法及时识别潜在故障，迫切需求预测性维护技术
解决方案
构建大数据与机理模型结合的关键零部件健康评估模型
构建基于深度学习的整机可靠性预测模型
研究成果
- 论文合作发表3篇
- 合作申请发明专利2项
- 相关安全检测技术应用到某国家级工程机械龙头企业生产环境中，提前发现潜在故障5项
项目名称：《重型机械预测性维护 》
关键设备寿命预测与健康状态预测
研究问题：实现针对关键设备的寿命预测及产品质量预测技术，提升生产安全与运维效率
背景痛点
在工业预测性维护中，关键设备的剩余有效寿命（RUL）预测面临严峻挑战：时序数据动态特性复杂，存在性能断崖式突变、数据分布不统一及领域“漂移”等问题，导致传统模型泛化能力差，难以准确捕捉设备退化趋势
解决方案
提出基于对抗训练的双向深度学习模型，结合多尺度空洞卷积与轻量级注意力机制，增强时序特征提取能力
引入表示学习与领域自适应技术，实现稳健的寿命预测与健康状态评估
研究成果
- 论文合作发表2篇
- 合作申请发明专利1项
- 成功应用于某行业标杆级智能制造企业产线，RUL预测精度达95%以上，显著提升泛化性能5%
项目名称：《关键设备寿命预测及产品成型设备质量预测》