在工业生产领域，行车（起重机）作为重要的起重设备，其操作的安全性至关重要。操作员在长时间工作中容易出现疲劳，而疲劳状态下的操作失误可能引发严重的安全事故，威胁人员生命和财产安全。

在工业起重机的运维管理中，备件供应链长期面临 “真伪难辨、流程 opaque、责任追溯模糊” 等痛点。据统计，假冒备件导致的设备故障占比达 30%，每年造成数十亿元损失。

在港口、冶金、智能仓储等场景中，多台行车（起重机）需在有限空间内协同作业，传统 “人工瞭望 + 限位开关” 的防碰撞方式已无法应对高密度、快节奏的调度需求。

在工业行车（起重机）的传动系统中，齿轮箱是核心动力部件，齿轮磨损或断裂可能引发严重安全事故。

在工业场景中，行车（起重机）的数字孪生模型通过虚拟映射真实设备的物理特性、运行逻辑与环境交互，成为预测设备状态、优化操作策略的核心工具。

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