火车元宇宙数字化运维造型***「北京和远科技」

数字化运维虚拟培训

       随着虚拟现实技术的发展，虚拟培训逐渐成为关键技术培训的重要手段之一，主要因其具有训练中无人员与应急设备损险、可反复演练及科学分析评分、对具有安全隐患场景真实模拟的沉浸式感官体验等特点，已经在国内外的教育实训、工程机械、演练、信息管理、设计展示等领域得到广泛应用。只接受理论知识后立即实操，有人员设备损险。

虚拟培训主要功能

       认知培训。外观认知、结构认知、关键性能参数认知、功能与应用场景认知、工作理认知等。通过剖切透明等形式观看隐蔽结构，通过声、光、电、气等不可见能量传递可视化表现工作原理。

       组装、操作使用、保养维护及故障检修培训。新品整备、操作使用、易耗件更替，以及应对不同工况的操作培训，定期养护操作培训，典型故障的表现检测、分析判断、修复操作培训。提供的工况环境，可或随机预设各种故障。培训包含3种模式，全自教学演示、逐步提示下的熟悉训练、完全自主的训练与考核。

数字化运维的基础目标

数据生产力意味着知识创造者的快速崛起，智能工具的广泛普及，数据要素成为要素。人类认识改造自然的方法，实现了从实验验证到模拟择优，经济发展从规模经济到范围经济，就业模式从八小时制到自由连接体，企业性质从技术密集到数据密集，组织形态从公司制到“数字经济体”，消费者主权崛起，人类实现了数亿人跨时空的协作。然而释放数据生产力是有前提条件和必要基础的。

通过平台实现数据融合，通过治理实现数据可管可用，通过算法结合业务场景实现业务价值。这三者共同组成了企业数据运用的能力框架。所以，很明显的，就好比“木桶理论”，企业数据运用能力的高低不取决于某一项的特长，而是三块木板的短板。所以通过治理构建完备的数据平台，通过平台（中台）重塑数据价值链和数据供给机制，通过算法支撑业务分析和业务创新创造价值，就是企业数字化转型的基础目标。

数字化运维面临的问题

由于运维对象、运维工具、运维需求的快速变化，导致金融机构有少则几套监控工具，多则数十套监控工具，而这些监控工具通常是在不同时期建设的，所以他们之间往往数据没有打通，技术栈也有较大的区别，形成了一座座运维数据的孤岛。

运维人员日常需要在众多的监控工具之间切换来切换去，导致故障的发现困难，故障的定位耗时耗力，故障的解决重复劳动，无法形成有效的知识积累。并且以前基于固定阈值的告警规则无法满足海量监控指标的设置和管理，需要将人工智能技术与运维工作结合到一起。随着智能运维（AIOps）的快速发展，机器学习的算法、模型等对运维数据的规范化提出了更高的要求。