围绕关键工业设备，基于大数据分析和机器学习算法，通过收集设备的运行数据和传感器信息（如温度、振动、电流等），建立故障预测模型进行预测和分析；根据预测结果和设备的重要性制定相应的维修计划和措施，提前预测设备可能出现的故障，以减少停机时间和维修成本。

　　收集与工业制造产品相关的数据，包括制造商提供的技术规格、实验数据、品控数据等，采用加速寿命测试、环境适应性测试等方法进行可靠性实验；模拟长时间使用情况数据结果，计算可靠性、寿命等指标的具体数值，评估工业制造产品在特定条件下的可靠性水平。

　　通过建模、仿真和验证，实现数据和模型驱动的产品或生产线设计，缩短研制周期，及时发现产品或产线中存在的问题并及时进行调整与优化；提高新产品产值贡献率，减少后续生产执行环节对于实体系统的更改与返工次数，缩短工艺开发周期，降低生产成本。

　　通过打造数据型产业协同平台，纵向拓展产业链上下游，实现云端进度监控、质量追溯、库存协同等应用；通过上下游延伸协同，提升全产业链周转效率，降低企业库存，减轻企业周转压力，打造健康良性发展的产业生态型创新联合体。

　　通过设备进行实时的生产数据采集，结合企业的工艺要求、库存数据等生产环节相关数据，实施产能分析建设智能排产算法，实现生产计划、车间排产计划、物料配送计划的动态生成；通过建设智能生产系统，实现物料投送自动化、生产过程可控化、产品交货可靠化，节约原料成本，减少生产浪费，提高生产效率。

　　鼓励但不限于以下赛题：

　　1、通过数据采集、管理、流通、分析和利用，在企业的生产制造和经营管理上推行数据驱动科学决策，实现成本降低、质量提高、效益提升的目标。

　　2、结合粤港澳大湾区产业特色，促进粤港澳大湾区数据跨境安全有序流动，推动粤港澳大湾区高质量发展。

　　利用大数据结合人工智能，推动农村集体经济的现代化管理；通过建立三资和财务监管一体化管理体系，实现资金、资产、资源的全流程管理与监管闭环；通过横向整合多个子系统和业务流程，纵向贯穿市镇村组四级管理体系，促进农村集体资产的保值增值，实现数据监管透明化、自动化和智能化。

　　解决目前溯源技术中的准确性和高成本问题，探索一种性价比高的溯源模式；采用卫星遥感、物联网监测、检测等数据融合方式，展示农产品溯源信息，让消费者及时准确获知农产品生长环境和产品质量等相关数据。

　　运用遥感、地理信息、人工智能等技术，结合实地巡查等方式开展区内资源清查；建设天地一体数据服务体系，确保数据的时效性和准确性，实现数据的汇聚、共享；建立乡村时空监测信息创新应用，对耕地保护、粮食种植计划管理、粮食补贴监测等方面实行天地一体立体常态化监测和信息服务；充分体现多源数据综合服务体系的构建对农业农村现代化发展的驱动引领，为农村综合性改革提供强有力的数据支撑和信息化样板。

　　整合海洋渔业相关等多维度数据资源，建立海洋渔业数据和风险管理创新应用，为企业融资和保险决策提供数据支持；通过数据应用加强海洋渔业产业的信息化建设和保障水平，提高产业的整体发展水平及抗风险能力。

　　鼓励但不限于以下赛题：

　　1、融合农渔业生产、养殖、经营数据，支持农渔实体企业、科研单位基于数据驱动创新生产经营模式创新，促进生产/养殖关键环节决策、物流降本增效与贸易便利化。

　　2、深入挖掘各类数据资源，建设高质量语料库和农渔业数据集，以支持人工智能大模型开发和应用。

　　3、整合订单需求、物流、产能、供应链等数据，优化配置农渔业产业链资源对接、智能精准推送模式，打造产业协同的研产供销创新生态链。结合广东省相关产业特色，促进粤港澳大湾区相关数据实现跨境流通。