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三電數(shù)據(jù)分析及預測 三電數(shù)據(jù)分析及預測 查看部署指南 方案咨詢 該解決方案有何用途？ 該解決方案基于AI開發(fā)平臺ModelArts為用戶提供了一個快速、便捷和可靠的方式，實現(xiàn)對電池、電機和電控數(shù)據(jù)的預測分析。適用于電池、電機、電控等數(shù)據(jù)的預測分析場景，可以幫助企業(yè)更好的了解產(chǎn)品的性能，從而更好的進行生產(chǎn)和研發(fā)。
據(jù)分析，理想條件下可以發(fā)現(xiàn)的最小火場面積約為百平方米 從衛(wèi)星數(shù)據(jù)接收、傳輸、處理、虛假熱點剔除、熱點分發(fā)報送等環(huán)節(jié)，無需人工干預，能在第一時間將熱點信息報送至用戶指定單位 采用國內(nèi)最先進的火點探測算法和模型，能夠最大化的剔除碎云、固定熱源、秸稈焚燒等熱點的影響，使林火熱點報送更加精準
成本規(guī)劃、監(jiān)控、分配、分析，一站式精細化管理成本，提高云成本透明度和可預測性，增強各部門成本責任，支撐財務結果可預測 體系化優(yōu)化，有效控制成本 體系化優(yōu)化，有效控制成本 對歷史數(shù)據(jù)進行建模分析，識別優(yōu)化計費模式和閑置資源優(yōu)化機會，避免浪費。 結合業(yè)務的深度架構優(yōu)化，助力構建云上卓越技術架構 長效保持，價值優(yōu)化
電池AI數(shù)據(jù)分析 健康度評估：實時監(jiān)測電池狀態(tài)，預測剩余壽命 性能預測：分析充放電數(shù)據(jù)，預估電池續(xù)航能力 關聯(lián)分析：挖掘電池參數(shù)關聯(lián)性，優(yōu)化使用策略 安全管理：異常檢測與預警，防止過熱或故障 車機智能推薦 空調(diào)推薦：根據(jù)環(huán)境與用戶習慣，智能調(diào)節(jié)溫度 里程預測：結合路況與電池狀態(tài)，精準計算可達里程
高效組織云上成本，快速實現(xiàn)全鏈路企業(yè)財務管理 預測和估算成本：使用價格計算器和成本預測，可更準確的規(guī)劃和估算未來支出 精細化跟蹤成本：按照賬號、區(qū)域、項目和云服務等維度靈活制定預算計劃，及時獲知超預算通知，了解云支出的最新進展 方案價值 幫助客戶合理規(guī)劃，成本可預測可追溯可跟蹤 了解更多 賬單管理與成本控制
銷售和運營計劃 需求預測 需求預測 業(yè)務挑戰(zhàn) 數(shù)據(jù)來源多樣，口徑不一，人工分析門檻高 活動與供應事件多樣，信息不同步 銷售、市場等參與部門人員多，難協(xié)同 解決方案 數(shù)據(jù)集市整合多源數(shù)據(jù)，搭配高效內(nèi)存計算引擎提升性能 AI機器學習算法考慮多種銷量影響因素進行需求預測 計劃流程系統(tǒng)化，多部門角色協(xié)同高效配合
模型的準確性至關重要 準確預測設備故障時間，減少維修和停機時間 需最大程度地提高生產(chǎn)線的效率和降低成本 解決方案 借助AI和大數(shù)據(jù)技術快速分析海量數(shù)據(jù)，識別潛在問題和機會 基于歷史數(shù)據(jù)和實時監(jiān)控，利用機器學習算法預測設備故障，提前進行維修以減少停機時間 利用AI算法優(yōu)化生產(chǎn)計劃、調(diào)度和資源分配，提高生產(chǎn)效率
客戶協(xié)議等，構建高質(zhì)量預測數(shù)據(jù)源 AI預測引擎與高級算法，結合實時產(chǎn)能與市場趨勢，科學生成多版本預測方案 預測結果可隨需求變化定期更新，實時對比實際執(zhí)行，持續(xù)提升預測準確性 對接系統(tǒng)，搭建統(tǒng)一供應鏈數(shù)據(jù)中心，實時可視化訂單、生產(chǎn)、庫存、物料信息 匯總銷售預測、訂單、庫存、產(chǎn)能數(shù)據(jù)，生成一致性計劃，聯(lián)動各部門
閉環(huán)敏捷管控：新產(chǎn)線快速適配 專家咨詢 設備智能預測性運維 業(yè)務挑戰(zhàn) 被動式故障響應導致停產(chǎn)損失 預防性維護成本高，企業(yè)效率低下 數(shù)據(jù)孤島制約設備健康精準評估 解決方案 融合多傳感器數(shù)據(jù)實時評估設備狀態(tài) 基于LSTM算法預測故障 自動生成維護工單并優(yōu)化備件管理 方案價值 大幅減少停機時間，提升生產(chǎn)連續(xù)性 優(yōu)化維護策略降本，避免無效檢修
支持智能需求預測和全渠道庫存管理，供應商端到端可視協(xié)同 整合全渠道數(shù)據(jù)，構建 360° 客戶畫像，實現(xiàn)AI 營銷自動化 方案價值 提升核算自動化率 、稅務管理自動化率，縮短結賬周期 縮短開票處理時間、納稅申報周期，大幅降低稅務風險 提升資金集中度，降低現(xiàn)金流預測偏差 提升憑證處
模型數(shù)據(jù)；另一個用于存儲數(shù)據(jù)集及數(shù)據(jù)集預測結果。 使用AI開發(fā)平臺ModelArts，用于機器學習模型訓練，預測汽車價值評估結果。 使用函數(shù)工作流 FunctionGraph創(chuàng)建一個函數(shù)，進行數(shù)據(jù)處理并調(diào)用ModelArts在線服務獲取預測結果，并存儲至OBS桶。 在統(tǒng)一身份認證服務
收起內(nèi)容 方案優(yōu)勢 落地性強 自主研發(fā)目標識別和深度學習融合的耘鏡平臺，目前已服務全國超過4億畝耕地 AI能力強 方案結合華為云EI服務，地物自動識別效率超過95%，作物長勢監(jiān)測8天自動化更新，兩周內(nèi)氣象預測準確率超85%，兩天內(nèi)氣象預測準確率超95%（5*5km） 數(shù)據(jù)源豐富 解決
過AI大模型、機器學習、深度學習等人工智能技術，對于基礎數(shù)據(jù)、資訊事件、觀點邏輯等信息進行自動化處理和分析 方案價值 高效搜集信息 專家咨詢 快速生成報告 業(yè)務挑戰(zhàn) 研究員寫研報需花費大量時間在數(shù)據(jù)搜集、整理、格式排版等機械性的工作上，真正寫核心投資邏輯的時間占比并不高 解決方案
可視可控：物流全鏈條監(jiān)控及信息閉環(huán)，節(jié)點透明、數(shù)據(jù)及時傳遞，提升在途的異常管控能力 降本增效：減少人工決策的時間成本，有效縮短藥物配送時間 協(xié)同效率：倉庫-承運商-司機線上協(xié)同操作，實時預警動態(tài)預測 有效降低事故率、提升運輸安全，降低交付成本 冷鏈運輸貨物溫度實時監(jiān)控預警，增加客戶商譽，提升業(yè)務效益
渠道管控難，代理商層級不明確，訂貨價格易混亂 • 庫存壓力大，無法精準預測商品是否需要持續(xù)采購和更換新品 • 客戶訂單的應收應付款，因沒有專業(yè)的管理軟件，無法核算精準的利潤額 • 業(yè)務員分管區(qū)域客戶信息掌握不及時，時間成本高 • 缺乏私域客戶管理工具，資源無法沉淀，變現(xiàn)難 • 手工錄
實現(xiàn)綜采面瓦斯?jié)舛瘸?span id="a0uayu0" class='cur'>預測，提前發(fā)現(xiàn)瓦斯超限可能 快速給出引起瓦斯超限的可能原因，提供處置建議，下發(fā)工單，減少停機停產(chǎn)時間 方案價值 瓦斯預警：從15分鐘提升30秒 瓦斯處置時間：從10分鐘提升到5秒內(nèi)聯(lián)動 瓦斯預警準確率：從70%提升到99% 瓦斯停工平均時間：從6~8小時提升至30分鐘
BI+AI變革產(chǎn)銷協(xié)同，助力聯(lián)合利華實現(xiàn)供應鏈全鏈路優(yōu)化 聯(lián)合利華與觀遠數(shù)據(jù)共創(chuàng)的BI+AI項目，變革零售消費的產(chǎn)銷協(xié)同模式，完成了生產(chǎn)預測、需求預測、銷售預測全鏈路的數(shù)字化，實現(xiàn)供應鏈的整體降本 助力元氣森林打造數(shù)據(jù)驅動型組織，實現(xiàn)業(yè)務策略敏捷迭代 助力元氣森林實現(xiàn)了全渠道、銷售、生產(chǎn)
存管理、生產(chǎn)計劃等操作，從而提高供應鏈的響應速度和靈活性 業(yè)務流程優(yōu)化 平臺通過優(yōu)化供應鏈的業(yè)務流程，減少環(huán)節(jié)和時間的浪費。例如，通過智能化的預測和規(guī)劃，可以提前預測訂單需求，避免庫存積壓或產(chǎn)能不足的問題；通過物流信息的實時跟蹤，可以及時處理異常情況，提高物流的可控性和效率 多方合作共贏
診斷規(guī)則100+，提供設備故障解決案例庫 AI算法故障預測，實現(xiàn)設施智能運維與巡檢，縮短故障修復時間 園區(qū)設施控制硬件、應用軟件端到端自主創(chuàng)新 方案價值 效率提升75%，集成成本下降65% 減少運營運維人力30%+ 故障預測準確率70%，故障診斷準確率超90%，重復告警數(shù)量降60%
題解決時間，降低損失 • 通過追溯數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)瓶頸和改進點，為決策提供數(shù)據(jù)支持，優(yōu)化流程并提高質(zhì)量 • 實時采集生產(chǎn)過程中的各類數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對產(chǎn)品質(zhì)量的實時監(jiān)控和預測 • 將質(zhì)量管理流程標準化，降低漏檢、錯檢、混料等問題的發(fā)生概率 • 建立智能化的質(zhì)量預警模型，提前預測潛在的質(zhì)量問題，并采取預防措施
