图形 1 AI+ 设备（预测性维护）方案 图形 1 背景 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 预测性维护是工业大数据和人工智能结合落地的重要应用场景 ，为企业带来多方 面效益 预测性维护（ Predictive Maintenance ，简称 PDM ）是以设备状态为依据的新兴的维护方式 ，在设备运行时对其主要部位进行周期性 或 持续监测 ，判定其所处的状态 ，预测状态未来的发展趋势 ，并依据该状态发展趋势和可能的故障模式 ，并依据该状态发展趋势和可能的故障模式 ，预先制定维修计划 ，确定机器应该修 理的时间、 内容、方式。预测性维护可以为企业带来以下效益： ☐ 降低维保成本 ☐ 延长设备寿命 ☐ 提高设备使用率 ☐ 减少库存成本 ☐ 提升生产安全 维护触发点 固定周期，不考虑设备实际 状态，可能带来过度维护 必要时，预留足够应对时间 给一线人员在故障前做出应对 维护方式 根据零部件的平均损坏率进行维护， 无法准确获得单体 设备运行状态时 单体设备状态可获知时 预测性维护与预防性维护虽然只有一字 之差 ，在理念上却截然不同。预防性维 护不考虑系统设备当前的运行状态和健 康状态 ，是按照已经安排好的时间来完 成计划内的维护工作 ，会引起过度维护 和维护不足的问题。 两种方式的特点对 比见右表。 方式 预防性维护

2021年6月 供应链预测算法及应用 王桐 阿里巴巴-数字供应链事业部 Outline： • 预测场景及特性 • 预测算法研发路线及结果 • 预测应用案例 GMV预测 预测标的：GMV 提前期：未来1个月、一年 颗粒度： 行业*天*全国，行业 *月*全国 用途：支持整体经营计划（KPI制定，营销资源分配，供 应链资源分配） 评估口径：达成率 real/fcst （离线）商品销量预测：支持补货、调拨决策 （离线）商品销量预测：支持补货、调拨决策 （离线）仓单量预测：支持仓库、配送产能（人力）准备 （离线）GMV预测：支持长期经营计划 销量预测 预测标的：销量（需求） 提前期：未来1~8周 颗粒度： 货品*天*仓 用途：支持采购、补货、调拨决策 评估口径：minmax，加权平均 单量预测 预测标的：交易单/物流单数量 提前期：未来1天，未来1周 颗粒度： 货主*天*仓，行业 *天*仓 用途：支持仓库端人力准备 评估口径：1-MAPE，加权平均 供应链预测场景及特性 T T-1h T-1d T-1w T-4w T-8w T-1y 预测场景细分方式： • 预测标的：GMV、销量、单量、客服呼叫量、云计算请求量等各种不确定的需求 • 提前期：离线（长期（y, m）、中期(w)、短期(d)）、实时(h) • 颗粒度：预测对象颗粒度（店铺、行业、类目；商品、sku、货品；货主、行业）*

1 实现降本增效 By ：施耐德电气 梅峰 建材及矿业能力中心经理 如何通过预测与控制 智能工厂 智能工厂建设目标： 5 个方向 故障维修 预防维护 人工操作 机器操作 事后统计 质量预控 人工经验 智能决策 资源效率 安环第一 人 机 料 法 环 3 战略决策 持续发展 设备效率 业务运营 能效管理 生产工艺控制 设备级 生产级 控制级 企业级 管 理 质 量 管 理 设 备 管 理 物 流 管 理 原 料 管 理 数 字 矿 山 实时性 4 层架 构 智能化的三层深度 数字化 3 2 1 • 信息的记录、存储、查询、汇总、展示 • 移动 APP 访问信息 • 便于数据的追溯、比对、分析、总结 •智能预测 •智能分析 •智能决策 •让机器替代人形成强大劳动力 信息化 智能化 物理工厂 人的经验 经验知识化 • 物流 • 书面信息数字化 • 智能设备 自 动 数 据 采 集 • 自 动取样 • 在线分析 • 自 动感知 人 智 ” 到 “ 智机 3 层深 度 5 APC 智能预测与控制 6 借助于智能控制，可以消除人与人的差别 操作员不同，造成成本和质量上的差异 288 万 每月能耗成本节约 24 万 每年能耗节约 288 万 CO2 减排 8400

智慧林业 可行性研究报告 目录 一、 智慧林业...........................................................................................3 1.1 概述.......................................................................... ，确保了林业信息 化建设的健康运行。本项目中的各个应用系统均以公共基础数据库 为中心，既避免了重复投资，实现了信息的充分共享，也减少了区 县林业局管理维护的难度，确保了数据的完整性、唯一性、准确性 和现势性。基本实现全市林业空间地理数据入库、更新、业务应用 与维护，相同比例尺之间的无缝漫游。形成信息全方位辐射、监管 多方面铺开、服务各层次跟进的林业信息化格局，推动我市现代林 业建设再上新台阶。 务广域性、复杂 性的特征，决定其必须依赖信息技术提供的强有力的数据分析与辅 助决策能力，支撑环境质量的多层次预测、推演、快速定位于溯源 要求，目前的支撑能力仍处在较为初级的数据获取与查询阶段，战 略层、规划层、分析决策等智能化程度还有待提升，以适应全市环 保发展要求。 （4）信息安全主动防御能力有待提升。随着大量信息系统投入 运行，全市环保上下形成了规模大、系统复杂、业务依赖性强的业

13334/j.0258-8013.pcsee.181058 文章编号：0258-8013 (2019) 23-6791-13 中图分类号：TM 73 园区型综合能源系统多时间尺度模型 预测优化调度 王成山 1，吕超贤 1，李鹏 1，李树泉 2，赵鲲鹏 2 (1．智能电网教育部重点实验室(天津大学)，天津市 南开区 300072； 2．国家电网公司客户服务中心，天津市 东丽区 节的两阶段多时间尺度模型预测控制调度策略：滚动优化阶 段以系统运行费用和机组启停罚金最小为目标，结合分时电 价并考虑多系统互补运行，通过多步滚动求解制定系统大时 间尺度调度计划；动态调整阶段以滚动优化阶段调控计划为 基准，对设备的运行状态进行调整，应对可再生能源及负荷 小时间尺度的不确定性变化。分析结果表明，该文调度方法 可协调供能、蓄热装置的运行，发挥多种设备互补运行的优 越性，有效降低运行成本，减少主机启停次数；动态调整阶 越性，有效降低运行成本，减少主机启停次数；动态调整阶 段的引入可快速响应可再生能源和系统负荷小时间尺度变 化，经济可靠地满足系统用能需求。 关键词：园区型综合能源系统；蓄热装置；启停罚金；模型 预测控制；多时间尺度；优化调度 0 引言 随着化石燃料的枯竭和全球环境污染问题的 日益突出，开发和利用可再生能源，提高终端能源 消费的效率、清洁化水平至关重要[1-3]。园区型综合 能源系统(community

腾讯 以 Deep5eek 为代表 的 在能源行业的应用 前景预测 贾德香 博士、正高 国网规划计划领军人才、 国网能源院高级专家 注册电气师、 咨询师 OT Deep5eek 等 RI 大模型简介 Deep5eek 在能源应用前景 预测 0 3 挑战与应对策略 Deep5eek 等 RI 大 模型简介 20 世纪 50 ~ 70 年代是人工智能技术的萌芽时期。 大模型通常具有数十亿甚至千亿级别的参数， 使得模型能够捕捉到更多的细节和特征 ，提高了任务的准确性。 2 、训练数据海量。 AI 大模型需要训练大量数据才能发挥出其强大的 性能 ，这些数据来自于各种来源 ，如互联网、企业内部数据等。 3 、计算资源需求高。 由于参数规模庞大 ， AI 大模型的训练需要高性 能的计算资源 ，如 GPU 集群、分布式训练框架等。 二、 AI 大模型的核心技术与特 大模型的核心技术与特 点 Te n c e n 腾 讯 Te n c e n 腾 讯 02,Deep5eek 等 RI 大 模型在能源应用前景 预测 n 国网光明电力大模型：（开源与闭源并举） 发输变配用、调度、交易 规划、建设、运行、检修、营销 n 南网，大瓦特 n 三峡集团“大禹”大模型 n 中核集团龙吟大模型 n 中国广核，“锦书”大模型 n 中国石油，昆仑大模型 n 中国石化，“胜小利”大模型

慈 溪 市 综 合 物 流 园 区 概 念 性 规 划 方 案 慈 溪 市 贸 易 与 粮 食 局 杭 州 通 创 物 流 咨 询 有 限 公 司 I 目 录 1 总论············································································ ······················································································2 3 市场需求及规模预测··································································································· ····················································································6 3.4 货运总量分析及预测···································································································

基于智慧燃气的完整性管理 目 录 1 港华智慧 能源简介 2 完整性管 理概念 3 TOP 港华智慧运维平台 4 完整性管 现有厂站 1,055 个， 管网约 12.8 万公里。 香港中华煤气 + 港华智慧能源 成立于 1994 年 （前身港华燃气）， 为香 港 中华煤气有限公司 （下称中华煤气， 港华智慧能源简介 基于智慧管网的全生命周期 管道完整性管理： 对燃气 输配管道的风险因素不断 进行识别和评价， 采取各 种风险控制措施， 持续改 进， 将风险控制在可接 受 范围内， 最终实现安 全、 可靠、经济运行的目的 。 完整性管理概念 管道完整性： 管道处于可 靠的服役状态， 主要包括： 管道在结构和功能上是完 运维 报废 TMS 工程移动应用 TOP 智慧运行平 台 信息化创新促城燃完整性管理 02 03 05 04 01 TMS 工程成 本 可行性研究 管道完整性管理概念 • 第三方损害 • 穿越点 • 敏感区域管理 • 定期检验 •

化、智能化、集成化方向发展，需要大量电力系统设计、高压电气设计、机械结构设计、微电脑技术、 通讯技术等各专业的研发技术人才和技术带头人不断对产品进行研制和创新性改进，并需要先进、完 善的工艺保证产品的精致。高水平的技术人员是保证虚拟电厂企业研发、制造水平的先进性、持续性 的必要条件。因此，对新进入虚拟电厂行业的企业有较高的技术壁垒。 3、人才壁垒 虚拟电厂行业具有典型的智力密集型特点。由于虚拟电厂企业需要根据客户的特定化需求提供信 ，随着技术的进步和政策的 推动，虚拟电厂有望在能源市场中发挥更加重要的作用，为推动能源转型和可持续发展做出积极贡献。 （2）利好政策的支持 目前，我国已经充分认识清洁能源和可持续发展的重要性，纷纷出台政策鼓励和支持虚拟电厂的 发展。包括《关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见》《关于加强新形势下电力系统稳定工 作的指导意见》《关于加强新能源汽车与电网融合互动的实施意见》等政策，随着政策的深入实施和 前，虚拟电厂的建 设主体、运营主体、监管主体、参与主体、系统设计、定价机制、技术标准和收益分成等问题尚未明 确，这将导致虚拟电厂行业发展阻力较大。同时国内现行试点项目差异较大，并未形成区域性或全国 性统一范式，不利于虚拟电厂软硬件技术发展。 智研产业百科·产业研究第一站 / 虚拟电厂 / 10 实用的产研百科工具