基于人工智能的预测性维护在钢铁行业具有重要意义，可以提高操作效率、减少停机时间、延长设备寿命并预防故障。研究设备和设施，确定常见的预测性维护方法，并了解使用这些解决方案开发的人工智能方法的趋势。主要挑战包括将方法应用于生产环境、纳入维护计划中，并提高研究的可访问性和可复现性。
2022年钢铁行业表现强劲，但需求预测下调和盈利下降。2023年将面临持续波动，应准备好市场脱钩、加强原材料供应链、注重资本支出和资产负债表，并加强技术敏捷性。未来十年，三个关键趋势可能塑造钢铁行业，包括全球钢铁需求放缓不均、脱碳和供应链中断。加强原材料供应链、改善资本支出管理和优化资产负债表、加倍注重技术敏捷性以适应更具弹性的运营。
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