赛题设置
赛道一（算法）：
先进制造——制造关键装置故障诊断
**技术方向：机器学习、数据挖掘
赛道任务： 聚焦生产制造环节的通用装置滚动轴承。滚动轴承是广泛使用的机械基础部件，应用于国民经济和国防事业各个领域。滚动轴承由于其结构、材质、负荷、润滑、使用环境等因素，最终都会因材料疲劳而失效。实现滚动轴承的故障预测和分类，对重大装备、设备的安全稳定运行，实现预知性维护，提高经济效益和设备安全具有重大价值和意义。
以往，滚动轴承的故障预测和分类，需要获得轴承的多个参数指标，并将这些参数带入经典公式来计算故障特征频率，再进行识别判断。实际工作中，这些轴承的参数，不易获得，且人工录入成本高，易出错。本赛题，希望在不提供轴承参数的情况下，考验选手运用数据方法解决滚动轴承故障预测和分类的能力，提升工业设备智能运维的发展。
赛道二（算法）：
新能源——储能系统电池容量预测
**技术方向：**机器学习、数据挖掘
**赛道任务：**在“碳达峰”、“碳中和”背景下，国家大力推动高效高安全储能系统发展。锂电池的电池容量体现电池运行效能，是电池寿命的关键指标。本赛题中，储能锂电池用于新能源侧储能系统，其电池容量直接影响储能系统的寿命，通过分析电池容量的动态变化，构建以容量为核心的算法模型，可为锂电池系统的性能分析、设计优化和运营改进提供模拟手段，为储能系统锂电池的运行及维护全生命周期提供助力。
赛道三（解决方案）：
电子信息行业数字化转型创新应用挑战赛
**技术方向：**人工智能、大数据
赛道任务：电子信息行业是我国国民经济前沿性、基础性、战略性、支柱性产业，对整个社会产业转型升级、产业结构调整、经济增长方式转变都具有重大支撑作用。电子信息行业是技术密集型产业、离散制造型行业，具备较好的数字化转型潜力。
针对电子信息共性场景痛点需求，向全国征集利用工业互联网、5G、人工智能、大数据、数字孪生等数字技术支撑传统制造企业进行全方位、全链条改造的解决方案，并通过大赛挖掘一批创新性强的数字化转型服务商，实现数据要素价值在电子信息行业的先行突破。
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