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能耗异常值分析的核心功能

从数据收集、数据探索、数据分析应用，给客户提供端到端的解决方案

能耗异常数据分析
找到异常点规律

利用机器学习和统计算法，探索能耗异常的相关数据，找到异常点，分析异常点规律

数据相关性分析
找到设备、生产与能耗的关系

利用深度学习、统计算法和静观值理论，分析出设备、生产过程与能耗的关系

找到能耗优化点
显著降低能耗

通过分析出的设备、生产过程与能耗的原因，供设备维护工程师调整优化从而降低能耗

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解决方案架构

搭建完整的设备能耗数据分析体系，构建预测分析模型，为企业生产过程中的能耗异常点处理提供决策支持

获取定制方案

能耗异常值分析的典型案例

某汽车制造公司

项目背景

整车生产过程中将会产生巨量数据，包括能耗数据、生产数据、环境数据等，这些数据中蕴藏了巨大的价值，包括产品故障、生产优化的目标都可以从数据中进行挖掘。客户需要我们对能耗和生产数据进行挖掘，找出异常点，希望分析出节约能耗的方向，并且对生产过程中的故障进行预测。

  • 生产、设备等能耗相关的数据量太大，很难进行人工分析
  • 对于异常点的定义不是很明确，同时难以确定异常程度，更无法找到能耗优化的机会
  • 专业的分析人员，也很难找到能耗异常点与设备、生产之间的关系

项目流程

咨询

团队高级咨询顾问通过远程以及现场沟通的方式为客户提供了能耗异常值分析应用的全面咨询服务。

调研

项目组团队入驻客户现场调研，针对客户企业运营情况以及客户诉求，结合大数据分析产品，完成能耗异常值分析定制项目搭建方案。

研发

通过前期的咨询与调研，项目组团队基于客户诉求启动项目研发工作，项目组完成能耗异常值分析的算法模块，离线测试通过（不和业务系统对接）。

实施

实施工程师和客户对接，将我们的产品和方案，集成到客户设备运维系统中，实现能耗异常值分析的目标。

维护

项目团队在实施完成后，为客户进行了一个月的项目运行维护，做到了三分钟响应，半小时处理，最终在试运行后，能够完美融入客户能耗管理系统中，客户非常满意。

案例项目精准营销结果

83%

人工判断异常准确率为50%,方案优化之后，可以提高到83%。

100ms

人工判断异常平均时间为10分钟，方案实施之后，只需要100ms。

32.3%

方案实施后，前处理节能32.3%。

6.3%

方案实施后，电泳节能6.3%。
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项目部分图例

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