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铁路维护与资产管理软件：SAP EAM二次开发_（20）.未来技术趋势与展望.docx

发布：2025-04-15约1.48万字共26页下载文档

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未来技术趋势与展望

1.人工智能与机器学习在铁路维护与资产管理中的应用

随着技术的不断发展，人工智能（AI）和机器学习（ML）在铁路维护与资产管理中的应用逐渐增多。这些技术能够提高维护效率，减少故障停机时间，优化资产管理策略。以下是一些具体的应用场景和实现方法：

1.1预测性维护

预测性维护是利用机器学习算法对设备的运行数据进行分析，预测设备的潜在故障，从而提前进行维护。这可以显著减少突发故障带来的影响，提高铁路系统的整体运营效率。

1.1.1数据收集与预处理

首先，需要收集设备的运行数据，包括但不限于以下内容：

设备的运行时间

温度、湿度、振动等

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