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地鐵屏蔽門的定期巡檢需要耗費大量時間和資源。

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傳統(tǒng)巡檢方法可能缺乏針對性，無法精準識別屏蔽門的潛在問題。

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需要提升地鐵屏蔽門的運維效率和預測性維護能力。

沐鳴2數(shù)碼幫助客戶結合機器學習技術和工控設備數(shù)據(jù)，采集屏蔽門DCU控制單元的開關門動態(tài)數(shù)據(jù)，通過聚類、動態(tài)時間規(guī)整和數(shù)據(jù)插值仿真等技術手段，對屏蔽門健康度進行智能評估和建模。

通過智能評估，精準識別需要維護的屏蔽門，提高巡檢效率。

減少不必要的巡檢，降低運維成本。

通過自動化的數(shù)據(jù)分析和報告，提高地鐵運營公司的工作效率。

通過健康度評分和趨勢分析，實現(xiàn)預測性維護，減少意外故障。