有了數(shù)據(jù)和模型，怎么樣持續(xù)對模型的效果進行優(yōu)化，以及怎樣的業(yè)務(wù)流程最適合當前智慧運維業(yè)務(wù)流程。上面是一個傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程，我們的系統(tǒng)直接服務(wù)于總部的技術(shù)支持，或者說對于業(yè)主來說技術(shù)監(jiān)督。由技術(shù)支持完全負責和現(xiàn)場的對接，它告訴現(xiàn)場該怎么操作，現(xiàn)場操作完之后由它來確認現(xiàn)場操作效率。這是一個非常直觀的，也是在傳統(tǒng)意義上非常有效的流程，但是不太適合當前現(xiàn)場工作壓力過大，現(xiàn)場沒有足夠多的時間進行相關(guān)的判定的業(yè)務(wù)現(xiàn)狀。因此我們對整體的流程進行了改進，將技術(shù)支持所在角色，與現(xiàn)場溝通的角色轉(zhuǎn)變成了對知識庫進行確保，以及對整個流程進行監(jiān)督的角色，把所有的方案制定以及最終的模型效果的評判全部都納入到系統(tǒng)的范圍當中來。
一般來說在做系統(tǒng)的時候都會以預警準不準確為標簽對模型進行優(yōu)化，根據(jù)研究，我們發(fā)現(xiàn)用一個更加量化的指標，比如說要求健康度，這一次預警目標健康度提升多少，以這樣的指標對模型進行優(yōu)化是一個更加有效的模型迭代的方法。而且這種情況下，可以分辨出，是我們這邊模型的預警策略的問題還是技術(shù)支持那邊對于故障處理方案的效果不佳的問題。
這是在2019年跟今年相關(guān)的效率上的對比，可以看到，一方面來說相對于2019年整個系統(tǒng)接入項目翻了很多倍，人力的投入是差不多的。也可以看到，現(xiàn)場的工單處理效率差的不是非常遠，差的最多是技術(shù)支持工作模式。現(xiàn)在在他們的幫助下，在現(xiàn)在新的體系幫助下，模型版本更新板的非常快，另外一方面每個月更新相關(guān)的技術(shù)流程。同一個模型相對于兩年前，預警準確率可以提升到30%到40%以上。
下一步，我們打算在現(xiàn)在已經(jīng)有了基于健康度的故障預警相關(guān)的工作基礎(chǔ)上，還要從兩個方向入手。第一，要更加切實轉(zhuǎn)變運達作為主機廠商的視角，更多從風電場運營的角度去看待相關(guān)的技術(shù)需求，去進行資產(chǎn)優(yōu)化等相關(guān)的技術(shù)研究。另外一方面也是切實推動無人職守、少人運維的先進理念的實現(xiàn)，謝謝大家！
（根據(jù)演講速記整理，未經(jīng)演講人審核）
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