本案例聚焦某裝備制造企業(yè)工業(yè)設備狀態(tài)監(jiān)測軟件的AI分析模塊開發(fā)項目，屬于高職人工智能技術應用專業(yè)核心實操場景。該AI模塊需通過Python機器學習技術分析設備運行數(shù)據(jù)（振動、溫度、壓力等），實現(xiàn)設備異常狀態(tài)識別，核心訴求是與企業(yè)現(xiàn)有工業(yè)控制軟件無縫對接，為設備運維提供精準數(shù)據(jù)支撐。項目核心要求包括：一是通過標準化包管理管控機器學習依賴包（如scikit-learn、pandas、requests等），避免版本沖突導致模塊運行異常或接口適配失敗；二是嚴格遵循工業(yè)軟件接口規(guī)范（數(shù)據(jù)格式、傳輸協(xié)議、參數(shù)約束），確保AI模塊輸出結(jié)果能被工業(yè)控制軟件準確解析；三是通過規(guī)范操作保障模塊穩(wěn)定性，杜絕因技術疏