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电力设备预测性维护解决方案

利用NLP信息抽取等技术对设备检修规程、故障案例报告和维修专家的经验,以知识
图谱的形式进行碎片化入库管理,对接故障发生时传入的状态信息,在知识库中推理
计算,为故障抢修人员提供秒级故障研判、处置和相似案例推送的决策服务。

我们的优势

  • 提升故障抢修效率
    当事故发生或灾害突发时,大量的设备故障异常,指挥中心和现场 作业的原因盘点和处置方案拟定耗时耗力,抢修的多种资源难以有 效发挥,利用故障维修决策引擎的精准分析服务,业务开展效率答 复提升。
  • 减少输电经济损失
    通过故障修复效率的提升,大大缩短设备故障处置修复的时间,无 论对主网还是配网,可以有效通过故障修复快速恢复供电,减少了 电网的输电损失,也提高了客户的用电服务满意度,保障用电。
  • 提升知识沉淀能力
    工业智能化已经被提上日程的大背景下,利用人工智能技术,将企 业中过去难以有效让计算机处理的技术进行了分析和管理,并提供 智能服务,形成了一个不断可以装入知识的虚拟大脑。
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方案架构

电力设备预测性维护解决方案
针对电网重要设备结构和研判处置复杂的问题,利用NLP信息 抽取等技术对设备检修规程、故障案例报告和各设备维修专家 的大脑经验,以知识图谱的形式进行碎片化入库管理,基于图 的智能推理分析技术构建决策能力,对接故障发生时传入的状 态等信息,在知识库中推理计算,为故障抢修人员提供秒级故 障研判、处置和相似案例推送的决策服务。
方案优势
  • 知识图谱技术
  • 预防性维护
  • 全厂智能优化
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方案使用指南

  1. 01

    明确需求

    明确终端客户的需求与电力行业解决方案
    描述一致。

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  2. 02

    提交合作意向

    向摩杜云提交合作意向,描述终端客户的相关
    背景和业务痛点。

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  3. 03

    被集中

    摩杜云只做Paas层,我们的产品能力被集成
    到企业中去。

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  4. 04

    项目交付

    调用摩杜云工业大脑的API或SDK,交付
    最终的SaaS。

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