2021 年电力行业在风电场电能质量、测量等5 个技术监督规程的基础上新发布了风电场监控自动化、继电保护、金属等7 个技术监督规程，行业技术监督标准体系日趋完善。同时集团公司新能源技术监督体系逐步健全，已发布光伏技术监督管理办法等多项新能源技术监督标准，覆盖了工程建设、生产运营、检修维护的全过程，促进了新能源技术监督管理水平的显著提升，技术监督管理创新能力不断增强，但是场站侧技术监督管理工作还存在着一些问题。

目前，建设工程用机械设备逐渐呈现设备大型化、复杂化发展，且具有流动周转快，分布范围广等特点。由于部分企业机械设备使用管理过程中的缺失，致使大型机械设备生产事故常有发生，其中，超过70% 原因主要集中在机械超载、设备碰撞及管理维护不足等方面。因此，针对该类事故原因开展大中型机械作业安全风险的预警和防控技术研究，加强机械设备作业状态的实时监控和智能化控制，并建立“大中型机械作业状态监控信息管理系统”意义十分重大。

世界各国都在寻求具有高功率密度和高能量密度、安全可靠、寿命长、环境适应能力强的新型电池，似乎每天和每周都有人宣布电池技术的突破，然而小规模的实验和大规模的实际工业部署之间存在着很大的差距。目前被世界普遍认可和应用的蓄电池包括铅酸电池、锂电池、镍氢电池、镍铬电池、镍锰电池等，但传统蓄电池污染大、寿命短、环境适应能力差、安全隐患高等问题始终未能得到圆满解决。

在快速发展的同时，燃气公司鱼龙混杂，管理质量参差不齐，同时一部分老旧管网因腐蚀、老化，运行维护不到位 等原因，近年来，因天然气泄漏而引发的火灾与爆炸事故也频发多发，造成了极大的人员伤亡和财产损失，引起了社会广泛关注，因此对燃气运维人员的运行管理水平提出了更高的要求。为了避免出现燃气泄漏爆炸事故，重点是提高设备的安全水平，强化日常维护保养与泄漏监测，首先是尽一切可能避免出现燃气泄漏风险，其次是能够快速及时发现泄漏点并及时修复。

关键敏感设备（Single Point Vulnerability , 简称SPV）是指单个设备故障即可导致电站停堆、停机、降 功率、功率大幅度波动的设备。敏感部件是指关键敏感设备中可更换的最小单元，该单元通常是设备的部件、元器件及辅助支持回路的环节，该单元的故障即可导致其所在设备故障，进而导致停堆、停机、降功率、功率大幅度波动。关键敏感设备可靠性提升策略通过识别关键敏感设备中影响停机、停堆风险因素所制定的改进措施。缓解关键敏感设备，即减少了停机停堆事件，也保障了核电设备安全可靠的运行。

5G代表着移动技术的演进和革命，是一个广带化、泛在化、智能化、融合化、绿色节能的大通信网络，相比4G具有高速率、短时延、大连接等技术特性。5G在大幅提升移动互联网业务能力的基础上，进一步拓展到物联网领域，服务对象从人与人通信拓展到人与物、物与物之间高速、安全、自由通信，将开启万物互联的新时代。5G重点支持增强移动宽带、超高可靠低时延通信和海量机器类通信三大类应用场景，将满足20Gbit/s 的接入速率、毫秒级时延的业务体验、千亿设备的连接能力、超高流量密度和连接数密度及百倍网络能效提升等性能指标要求。

随着工业互联网、大数据和云计算等技术在制造业的蓬勃发展与广泛应用，各国纷纷推出了以智能制造为核心的制造业发展计划，如德国“工业4.0”战略、“中国制造2025”等，目标均是建立一套高度灵活的个性化和数字化的智能制造生产模式，要求企业快速适应新发展理念和技术应用，提高企业在未来的竞争力和提供优质的产品或服务，迈向智能制造转型发展之路。设备是企业的生产制造重要的保障，是保证产品质量、生产效率、降本增效以智能化发展的重要一环，潍柴在高质量、大规模发展的进程中，凭借原有的传统经验，推动设备运维管理提升的的思维方式已经跟不上企业发展的节奏，需要以更加严格精准把控和响应提升机制的新模式代之才能适应发展。

钢铁是制造业的“脊梁”，是工业的“粮食”，我国正在由制造大国向制造强国挺进，钢铁行业也正在由全球“老大”向“强大”转变，其中数字化转型将发挥不可替代、举足轻重的作用。数字化转型是一个集业务、组织、技术与变革管理于一体的综合工程。数字化转型成功与否决定了钢铁企业的生存能力、生存质量。

采气一厂作为长庆油田最早开发的气田，其鲜明的行业特点、明确的发展战略、专业的管理要求，决定了采气一厂必须结合自身特点创新设备管理新思路，有效应对设备老化腐蚀严重、超设计年限使用压力容器逐年增多、设备管理人员编制严重不足问题。

从经济效益的角度测算，一个小型规模炼化企业，生产周期延长一天的产值保守估计为500 万元，但若发生设备事故造成全厂停工，即使忽略安全环保风险和直接经济损失，仅用于调整开工恢复生产的费用也至少需要500 万元。炼化企业多以故障维修为主，预防维修为辅，故障维修造成的损害不可控，极易造成“失修”，预防维修确定维修周期缺乏科学依据，极易造成“过修”。装置开与不开，设备修与不修，通过设备体系各要素协同优化，大数据支撑设备预知维修，能产生巨量的成本效益比较优势。