某新能源央企构建风电智能协同创新体系

全球最大的新能源装机规模之一的央企，借助 ModelWhale 实现数据驱动的智能运维

在全球能源结构向绿色低碳转型的浪潮中，风电作为主力清洁能源，其稳定、高效运行至关重要。与此同时，国家“人工智能+”行动的深入推进，为风电行业的智能化升级注入了全新动能。然而，面对分散布局的风场、海量且复杂的机组运行数据，许多企业正面临数据价值挖掘的深层挑战：数据在哪？如何用？谁会用？

国内某领先能源企业，管理着遍布全国的数百座风电场、数千台风电机组，并已部署状态监测系统（CMS），积累了PB级的设备运行数据。但在推进智能化运维的过程中，企业遇到了典型瓶颈：数据、算力、业务彼此割裂，协同成本高；算法从开发到部署流程冗长，难以快速响应业务需求；数据分析门槛高，宝贵经验沉淀于个别专家，无法普惠业务团队。

为破解这一困局，该企业携手和鲸科技，以ModelWhale数据科学协同平台为智能化基座，逐步构建了一个集数据、算力、算法、人才于一体的风电智能化协同创新平台，成功完成了一场从“分散运维”到“协同智能”的数字化跃迁，为“AI+制造”在绿色能源领域的落地提供了极具价值的实践范本。

一、挑战：数据富矿下的三大运营之痛

协同之痛：孤岛林立，流程断裂企业内部存在“算力孤岛”、“数据孤岛”与“业务孤岛”。一个完整的故障分析或算法优化项目，需要数据、算法、业务多个团队反复沟通，依赖大量线下协同与人工管理，流程串联困难，知识难以沉淀。
效率之痛：手工运维，响应迟缓几十台服务器独立运维，环境搭建、资源分配高度依赖人工，算法部署缺乏标准化。从数据获取到模型上线周期漫长，无法满足风机预警、健康评估等场景对时效性的高要求。
赋能之痛：工具艰深，人才断层数据分析严重依赖编写代码，将众多熟悉业务但不擅编程的一线工程师、科研人员挡在门外。业务洞察高度依赖少数数据专家，组织的数据驱动决策能力难以规模化提升。

二、破局：分阶段构建“一站式”AI 协同创新平台

三重成效：效率、模式与组织能力的全面进化

平台的深入应用，为客户带来了实实在在的价值蜕变：

运维效率实现数量级跃升：使得过去需要跨部门协调、耗时半个月以上的数据申请与清洗流程，如今可以通过和鲸平台自动化工具完成数据清洗与入库，将原本以“天”为单位的数据准备周期压缩至“分钟”级别。
业务模式从被动走向主动：通过对历史数据的深度挖掘，精准修正了某型号风机冷却系统的误报警阈值，推动运维策略从依赖固定手册的“被动响应”升级为基于数据洞察的“主动预警与预测性维护”。
组织智慧得以高效沉淀与激活：平台上沉淀并投入使用的风电分析模型数量近两年实现每年翻倍增长，分散的个人资产转化为可共享、可迭代的企业级知识库与资产库。通过与和鲸合作开展数据分析训练营与内部竞赛，系统化地提升了员工的数字化素养，数据驱动文化深入人心。