（1）研究背景：近年来，城市轨道交通行业大力探索数智化技术在车辆设备维保中的应用，但普遍存在数据分析挖掘不深、业务契合度不足等问题，未能体现数智化的真正价值。 （2）技术难点：由于行业内针对地铁车辆设备没有成熟的数据挖掘和算法建模方式方法，无法充分挖掘车辆数据规律实现对部件性能趋势的精准预测，现有数智化技术未能充分解决现场业务痛点，导致地铁车辆“运、检、修”一体化数智化维保价值迟迟无法体现。 （3）成果创新性：深圳地铁结合自身车辆智慧运维实践，以用户自主创新为主导，创新性结合业务场景需求、列车数据以及运维经验，以解决用户业务痛点为出发点，研究部件机理和逻辑、挖掘数据规律，建立预测性算法模型，对部件性能状态趋势的实时监测预警，实现了5大业务场景下的运维模式转变。 （4）成果先进性：本创新成果作为 “十三五”国家重点研发计划“轨道交通装备运行质量检验检测科技服务技术研发与应用”项目重要研究内容之一，已顺利完成科技部重点研发项目验收，具备行业领先性和先进性。 （5）成果可推广性：目前通过深圳地铁10号线的经验积累，算法建模技术已在全网10、11、6、6Z、14、16号线6条线路推广实施。该技术的实施思路、技术路线、逻辑算法具备较强的可复制、可移植特性，具备在其他行业设备进行推广的优势，已累计接待大连机车、广铁动车段、贵州中烟工业等10余家单位参观交流学习，推动将该技术运用到高铁、机车、城际列车以及其他行业设备的数据挖掘。 （6）经济社会效益：在社会效益方面，列车正线故障的提前预测预警，实现了正线列车晚点、清客、下线等故障指标下降；同时对列车空调、车门等面向乘客的设备质量提升，实现了乘客投诉显著下降，客服满意度提升50%。在经济效益方面，实现直接经济效益约77.3万元/年，预期全寿命周期成本可节省780万元/列车，将该创新技术推广至深圳地铁全线网地铁列车，可实现全寿命周期成本节约51.7亿元。 （7）推动行业进步意义：以用户为主导的地铁车辆智慧运维算法建模创新实践，推动车辆维保从计划性维修转变为状态性维修，加速驱动轨道交通设备维保数智化转型，助力轨道交通行业实现高质量、可持续发展。