数字化运维解决困难

       运维如何走向IT运营，除了业务连续性保障和IT服务质量提升外，IT运维如何面向业务价值，如何提升企业的整体IT敏捷和客户体验，在企业竞争中至关重要，工具烟囱林立，企业不缺运维系统，而缺的是如何满足变化的运维管理场景和诉求，因而架构上的烟囱化、管理上的割裂化，都无法支撑运维体系进一步深化。

数字化运维的业务变革和创新

在数字化转型的浪潮下，企业的“强”要求企业能够通过业务创新市场创造或挖掘出市场需求成为支撑企业成长的特殊的市场空间，企业的“韧”在于能否洞察客户需求变化灵活转身通过提供个性的服务实现业务变革和创新。

无论是创造潮流还是迎合潮流，企业都需要通过数字化转型来加强对环境、对客户、对市场的认知能力、洞察能力和行为能力。

毋庸置疑，企业开展数字化转型的一步，一定是企业学习市场感知企业生存环境的发展和变化，而这种学习的主要方法就是通过数据。

数字化运维怎样赋能？

数据当然需要通过分析才能发挥价值。今天人工智能异常，好像是良药一般。其实，数据挖掘、机器学习和人工智能这三个概念，是有密切联系也有具体区别的。

数据挖掘是从一整套方法路线来讲的，指通过数据库、统计学、机器学习算法等技术，在数据中通过探索和建模的方法，发现未知并且有价值的规则和模式的一种技术，也指使用上述技术进行的建模过程。

数据挖掘有自有的闭环方作为佳实践，需要经过业务理解-数据理解-数据准备-数据建模-模型优化与验证-部署上线的完整过程。

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，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。