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视频作者：北京和远科技有限公司
故障监测+检维修AR作业方案在轨道交通中的应用
在轨道交通行业中，随着产品的运营，产品数量越来越大、产品类型越来越多、现场环境越来越复杂，电力能源元宇宙数字化运维技术，对故障监控、维修、维护的要求也越来越高。
传统保障管理、维护、巡检等业务的开展，主要是通过在固定终端对列车数据进行查询分析、调用并打印业务指导文档、现场查阅及填报等形式，目前已逐渐无法适应车辆技术的高速发展、以及快节奏的轨交运营需求。
数字化运维概念
智能运维（AIOps）的概念自 2016 年被 Gartner 提出以来，AI 技术越来越多地被应用到运维领域。随着云计算、大数据、人工智能等技术的高速发展和普及，AIOps这个名词的出现频率不断提升，大有不AIOps 就要落伍的感觉。
但是，真正想把 AIOps 的理念落实到运维体系中，产生实际有效的效果，并不是轻而易举的事。理想很丰满，现实很骨感。
究其原因，航空航天元宇宙数字化运维技术，很大程度上源于一个AI 领域中普遍存在的误区，那就是对各种机器学习、深度学习的算法、模型过于期待和，汽车元宇宙数字化运维技术，而忽略或低估了数据准备和数据质量的重要性。
数字化运维怎样实现数据赋能？
平台、数据、算法三大板块共同组成发力才能实现数据赋能。平台实现数据融合，但一定不是简单的汇集，数据湖没有治理将成为数据沼泽。
比如我们单位要实现智慧城市的一卡通，对于每一个人，视角是安全管理，视角是民生范畴，视角是健康水平，元宇宙数字化运维技术，所以这样的数据在融合时必然需要通过业务语义转换实现统一视角。
由此可以看到，数据治理对于数据赋能就是刚需。通过治理可以实现数据业务理解的准确，数据质量的保障和数据探索的便捷。
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