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目前，整个采矿数据供应链都在收集数据，但通常以零散的方式用于跟踪单个动作或事件。数据往往侧重于特定问题，如通风监测、事故分析、车队和人员管理或尾矿坝监测。例如，如果钻机的温度或压力超过建议范围，就会发出警报，信息会传回数据库。操作员可以立即采取行动，防止代价高昂的设备故障，但前提是他们了解警报的目的。信息可能会或可能不会被记录下来，以用于未来的维护计划。用户会遇到大量仪表板，这些仪表板报告了过去的 KPI，但没有提供展望或帮助未来的维护计划。
人工智能助力采矿业预测性维护
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