有了數據和模型，怎么樣持續對模型的效果進行優化，以及怎樣的業務流程最適合當前智慧運維業務流程。上面是一個傳統業務流程，我們的系統直接服務于總部的技術支持，或者說對于業主來說技術監督。由技術支持完全負責和現場的對接，它告訴現場該怎么操作，現場操作完之后由它來確認現場操作效率。這是一個非常直觀的，也是在傳統意義上非常有效的流程，但是不太適合當前現場工作壓力過大，現場沒有足夠多的時間進行相關的判定的業務現狀。因此我們對整體的流程進行了改進，將技術支持所在角色，與現場溝通的角色轉變成了對知識庫進行確保，以及對整個流程進行監督的角色，把所有的方案制定以及最終的模型效果的評判全部都納入到系統的范圍當中來。
一般來說在做系統的時候都會以預警準不準確為標簽對模型進行優化，根據研究，我們發現用一個更加量化的指標，比如說要求健康度，這一次預警目標健康度提升多少，以這樣的指標對模型進行優化是一個更加有效的模型迭代的方法。而且這種情況下，可以分辨出，是我們這邊模型的預警策略的問題還是技術支持那邊對于故障處理方案的效果不佳的問題。
這是在2019年跟今年相關的效率上的對比，可以看到，一方面來說相對于2019年整個系統接入項目翻了很多倍，人力的投入是差不多的。也可以看到，現場的工單處理效率差的不是非常遠，差的最多是技術支持工作模式。現在在他們的幫助下，在現在新的體系幫助下，模型版本更新板的非常快，另外一方面每個月更新相關的技術流程。同一個模型相對于兩年前，預警準確率可以提升到30%到40%以上。
下一步，我們打算在現在已經有了基于健康度的故障預警相關的工作基礎上，還要從兩個方向入手。第一，要更加切實轉變運達作為主機廠商的視角，更多從風電場運營的角度去看待相關的技術需求，去進行資產優化等相關的技術研究。另外一方面也是切實推動無人職守、少人運維的先進理念的實現，謝謝大家！
（根據演講速記整理，未經演講人審核）
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