对产品质量的潜在隐患、设备工况的潜在故障、地震波的潜在预警、瓦斯爆炸塌方透水事故的潜在隐患等现象进行快速检测是产业界尤其关注的技术热点和难点。本课题组经过多年的理论探索和实践，提出的方法仅需要较少的传感器时间采样序列和轻量化计算复杂度和存储复杂度，即可实现潜在隐患和潜在故障的快速检测，每年可为企业挽回大量的经济损失、避免重大的人员伤亡和财产损失，提升企业的安全生产记录、企业的经济效益和社会效益指标。举个例子，工业产线潜在故障的损失因行业、规模及故障类型而异，但普遍呈现“冰山效应”——直接维修成本仅占总体损失的20%-30%，而订单流失、品牌受损等间接成本可能高达数倍。企业需建立全生命周期设备智能监测，将故障损失从“事后补救”转向“事前防控”，以实现降本增效与可持续发展。比如在汽车制造行业，因为机器人故障、焊接系统异常的故障，所导致的单次故障损失范围高达50万-500万元；在化工领域，由于反应釜超压、管道泄露的故障，所导致的单次故障损失范围高达100万-1000万元。
快速检测有两个核心指标：误报率和检测时间。在一定的误报率条件下，我们提供的方法能够大幅降低检测时间，从而腾出更多的预警时间，可灵活应用于不同领域，尤其是对时间敏感或者对漏检后果严重的场合，例如工业产线潜在故障快速检测，金融数据异常快速检查，电网波动异常快速检查，互联网突发攻击快速检测，金属疲劳失效快速检测等。关于它的实现方法，我们通过下面的一个视频演示来详细说明这一点。