数据中心运维领域的难题是什么？

在数据中心运维领域，故障预警告警一直是靠师傅经验来，救火式运维反应滞后，效率低，一旦响应不及时将会给数据中心造成重大经济损失。

AI算法如何解决这一难题？

安美数据中心智能运维解决方案的AI算法模型将这个问题迎刃而解。

在安美数据中心智能运维解决方案中，安美的AI算法模型如同一个“智慧大脑”，能够根据告警内容自动提供处理建议，帮助运维人员迅速明确任务并有效排除故障，从而显著提升运维效率和系统稳定性。通过3D页面，如有故障能立即发出提醒并自我诊断故障等级，在3D可视化中直接标明故障地点详细到具体事物，实现精准告警，防止损失扩大化。

此外，安美系统中的AI助手安小美通过自身的模型算法帮助人员对当前告警进行统计，并自动划分告警级别，自动派单给相关运维人员，并进行结果反馈，显著缩短故障解决周期，从而降低潜在损失。

风电场运维的难题是什么？

风电场通常位于偏远地区，风力条件恶劣，给设备的维护和检修工作带来了很大的困难，且风电机组规模大，故障不能及时监测，维护难度大，成本高。

风电场如何能高效运维？

安美智慧风能综合管控平台将风电设备、电网系统、储能系统、天气预报等数据进行统一整合，实现各设备系统间的数据互通、高效协同和精细化管控，通过构建AI故障诊断和预警模型，让设备隐患无处可逃。人员只需通过安美数据大屏，就能实现远程监控、线上巡检，掌握风电场整体情况。

在安美AI数字员工的加持下，通过自然语言交互，原本需要数据汇总，多模块查询的信息，AI数字员工能在1秒之内呈现出结果反馈，降低时间成本，大大提升了运维效率。

光伏电站运维的难点在哪里？

光伏电站的设备数量庞大，尤其是单体设备数量众多，使得故障点也随之增多，且光伏电站占地面积大，人工巡检难度大，且内在缺陷，如光伏组件的热斑、隐裂等，难以用肉眼发现，需要借助先进的巡检手段。

如何用AI算法解决运维难题？

安美光伏电站一体化解决方案通过搭建光伏智能运维管理平台，实现采集、监控、运维、统计、分析、数据预测等功能，全面提升电站的规模化监控及生产运维能力，帮助运维人员发现设备内在缺陷。通过系统AI算法，对设备历史数据学习和分析，判断设备的寿命和剩余运行时间，进行预测性维护，避免故障发生，提升光伏发电系统的可靠性和运行效率。

基于平台打造的安美AI数字员工，通过对光伏电站的知识进行沉淀，可对用户问题精准解答。比如运维人员输入“当前电站有多少告警”，AI数字员工能自动统计告警总数和告警等级并自动派单；比如运维人员输入“帮我查询1号太阳能电池板近一周的发电量”，AI数字员工能自动给出相关参数图表。