数字化运维解决困难
企业对信息化安全要求也越来越高，基线、补丁、安全编排与响应等建设缺乏，尤其是缺乏基于数据、流程、自动化的能力，难以实现整体信息安全提升，过往运维操作低效、容易出错、难以标准化的问题越来越明显。
同时由于运维技术栈复杂度更高，已经难以通过人力运维来满足规模化、异构化的运维，企业 IT也随之不断发展，并且业务趋向互联网化、规模化，运维对象数量快速增长。
运维对象类型不断增加，以往以硬件、系统、虚拟化、资源为中心的运维对象，发展为以软件定义、微服务、容器、应用维度为中心的运维模式。
数字化运维赋能？
对于客观世界存在着未知，而数据可以从未知中找寻规律探索价值。
当我们具备了海量数据的获取能力、处理能力以及的计算能力，我们就可以尝试模拟天气的变化、地壳的波动和潮汐的力量。
我们可以在机器设备运行中感知隐患和风险而延长设备生命周期，在钢铁精炼中发现温度对化学元素的影响而提到钢材品质，在汽车行驶的轨迹记录中定位有效率的充电桩地点，可以通过长时间积累的气象数据为风机叶片的角度提供支撑。
所以，数据赋能是由于数据反映出我们从来没有掌握的客观世界的规律从而带来真实的业务价值。数据帮助我们的业务运行的更有效率！
故障监测+检维修AR作业方案在轨道交通中的应用
在轨道交通行业中，随着产品的运营，产品数量越来越大、产品类型越来越多、现场环境越来越复杂，对故障监控、维修、维护的要求也越来越高。
传统保障管理、维护、巡检等业务的开展，主要是通过在固定终端对列车数据进行查询分析、调用并打印业务指导文档、现场查阅及填报等形式，目前已逐渐无法适应车辆技术的高速发展、以及快节奏的轨交运营需求。