是的，該框架可以應用於其他類型的工業數據，如電力、流程或環境數據。以下是幾個具體的應用場景：
電力數據：在電力系統中，無監督學習模型可以用於檢測異常電流或電壓波動，這些異常可能指示設備故障或電網問題。通過分析電力消耗模式，模型可以識別出不尋常的用電行為，從而及早預警。
流程數據：在化工或製造過程中，該框架可以用於監控生產過程中的各種參數（如溫度、壓力和流量），以檢測設備的異常運行狀態。通過分析這些數據，模型可以識別出潛在的故障或效率下降的情況。
環境數據：在環境監測中，無監督學習模型可以用於分析氣候數據或污染物濃度數據，以檢測異常的環境變化。這對於及時發現環境問題（如空氣質量下降或水源污染）至關重要。
多模態數據融合：該框架還可以擴展到多模態數據的融合分析，例如結合振動數據和溫度數據，從而提供更全面的設備健康狀態評估。