发电中的人工智能
针对性能不佳的可操作来源，并利用AI在电力行业的优势最大化正常运行时间
SparkCognition的人工智能解决方案可帮助您监控组件可靠性，以便提前数周了解发电资产何时趋于故障. 当组件或资产发生变化时，机器学习(ML)模型可以动态地适应和维护自己, 十大最好的网赌平台的解决方案可以有效地扩展您的操作，以纠正性能不佳的区域，并最大限度地延长您的正常运行时间.
演示
实现更安全、更可靠的操作:案例研究
意外停机会导致痛苦的生产损失和电力生产商的计划外支出. 在日益增长的能源格局中保持竞争力, 你不能允许关键资产运行失败. 如果您可以预测它们，您就可以预防或减轻它们，以减少代价高昂的停机时间.
预测水轮机的罕见故障
了解SparkCognition如何帮助一家领先的水电公司从意外停电中恢复过来，该公司的业务损失估计为1美元.5M. 使用稀疏故障数据来评估和机器学习模型, SparkCognition实现了一种解决方案，可以提前一个月的预警来识别未来的大规模故障.
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提供提前通知，以防止下一次3000万美元的停电
了解十大最好的网赌平台的机器学习模型如何提前一个月识别破坏性的双排叶片故障，该故障之前对十大最好的网赌平台客户的压缩机造成了巨大的二次损坏, 导致两个月的停机时间，高达3000万美元的维修成本和错失的机会.
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提高电网可靠性 & 弹性
资产管理可以占输配电(T&D)公司的运营费用和高达20%的资本支出. 了解SparkCognition在电力行业的人工智能解决方案如何降低成本, 提高客户满意度, 提高了T的可靠性&D网络.
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人工智能和电力:简化维护和提高性能的新方法
主动识别异常行为
SparkCognition解决方案大规模利用机器学习, 监控组件的可靠性，并提供可操作的见解，帮助您减少发电损失，防止灾难性资产故障发生.
优化您的维护计划
基于机器学习的异常管理可以实时且随时间进行, 帮助您计划和捆绑远程站点的工单, 减少不必要的检查和维修, 并提高所有业务的资产可用性.
纠正表现不佳的地方
强大的人工智能使用的是你已经拥有的定量数据, 再加上来自主题专家的定性数据, 帮助你发现表现不佳的隐藏区域, 提高生产效率.
