风电场群预测性维护:把非计划停机压到 1.2%
在 11 个海上风电场部署边缘推理节点,用振动、温度与功率数据提前 72 小时预警齿轮箱故障,年发电量提升 6.8%。
下面是六个真实的生产环境:海上风电、汽车产线、银行风控、影像诊断、城市路口与零售货架。 每一个数字,都来自客户自己统计的口径。
在 11 个海上风电场部署边缘推理节点,用振动、温度与功率数据提前 72 小时预警齿轮箱故障,年发电量提升 6.8%。
为 6 座工厂建立产线级数字孪生,工艺参数在线寻优,换型调试从人工试错转为仿真先行,OEE 提升 14 个百分点。
将风控特征计算从 T+1 搬到流上,单笔交易决策稳定在 30ms 内,误拦截率下降至 0.6‰。
在 47 家医院部署影像 AI 与质控流水线,病灶检出召回率 96.4%,报告平均出具时间缩短 58%。
把 1,800 个路口的信号数据接入实时优化引擎,早晚高峰平均车速提升 11%,碳排放下降 8.4%。
打通 2,300 家门店与 14 个前置仓的库存与销量数据,补货预测准确率 89%,滞销库存减少 2.1 亿元。
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IN DEPTH / 深度案例
过去我们靠经验判断哪台机组「听起来不对」,现在系统会告诉我们,三天后哪一颗轴承需要人。
蔚海能源 · 数字化中心总经理 沈括
CHALLENGE / 挑战
海上风电运维窗口受天气制约,单次出海成本高昂;原有阈值告警滞后,齿轮箱故障往往在停机后才被发现。
SOLUTION / 方案
以 PhotonEdge 在现场完成高频振动信号的边缘特征提取,AuroraCore 承载时序模型训练,NebulaFlow 打通 SCADA 与工单系统,形成从预警到派单的闭环。
生产环境长期运行
上线 6 个月后的实测值
端到端处理能力提升
过去 12 个月统计