摘要：在復(fù)雜工況和多變條件中鎖定“確定性”

在風(fēng)電產(chǎn)業(yè)鏈中，現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)始終是標(biāo)準(zhǔn)化與數(shù)字化難度最高的環(huán)節(jié)。隨著裝機(jī)規(guī)模、單機(jī)容量與系統(tǒng)復(fù)雜度持續(xù)提升，作業(yè)能力一致性、過(guò)程管控規(guī)范性與計(jì)劃統(tǒng)籌有效性不足疊加，傳統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗(yàn)的作業(yè)模式正逼近其能力臨界值，任何細(xì)小偏差都可能演變成長(zhǎng)期可靠性風(fēng)險(xiǎn)，現(xiàn)場(chǎng)質(zhì)量與安全管控面臨前所未有的挑戰(zhàn)。

在近日舉行的風(fēng)電領(lǐng)跑者論壇上，遠(yuǎn)景能源現(xiàn)場(chǎng)工業(yè)化體系機(jī)制建設(shè)負(fù)責(zé)人劉璨提出，風(fēng)電現(xiàn)場(chǎng)正在成為人工智能最具現(xiàn)實(shí)價(jià)值的應(yīng)用場(chǎng)景之一。當(dāng)行業(yè)還停留在概念層面的討論時(shí)，遠(yuǎn)景早已將目光轉(zhuǎn)向如何讓AI真正嵌入現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)過(guò)程，率先突破極端網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電現(xiàn)場(chǎng)質(zhì)量“無(wú)網(wǎng)智能檢測(cè)”，切實(shí)提升風(fēng)機(jī)質(zhì)量、作業(yè)安全與執(zhí)行效率。遠(yuǎn)景以物理人工智能為技術(shù)基座，以現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)為載體，持續(xù)推動(dòng)人工智能與風(fēng)電現(xiàn)場(chǎng)深度融合，不斷豐富“以確定性應(yīng)對(duì)風(fēng)電不確定性”的內(nèi)涵，為新能源產(chǎn)業(yè)真正實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量發(fā)展提供可落地、可復(fù)制的智能化解決方案。

針對(duì)風(fēng)電現(xiàn)場(chǎng)質(zhì)量管控長(zhǎng)期高度依賴人工經(jīng)驗(yàn)、風(fēng)險(xiǎn)暴露顯著滯后的行業(yè)痛點(diǎn)，遠(yuǎn)景能源提出以人工智能為引擎，推動(dòng)質(zhì)量管理模式從“結(jié)果抽檢”向“過(guò)程管控”轉(zhuǎn)變。利用遠(yuǎn)景現(xiàn)場(chǎng)質(zhì)量移動(dòng)端AI產(chǎn)品，可對(duì)關(guān)鍵工藝環(huán)節(jié)進(jìn)行可視化檢測(cè)，作業(yè)過(guò)程中一旦出現(xiàn)工藝偏差或質(zhì)量異常，系統(tǒng)將第一時(shí)間預(yù)警，并通過(guò)“現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)反饋—云端數(shù)據(jù)同步—模型持續(xù)優(yōu)化”的閉環(huán)機(jī)制，在風(fēng)險(xiǎn)形成初期實(shí)施干預(yù)。

在風(fēng)資源稟賦突出的復(fù)雜山地、荒漠戈壁與深海遠(yuǎn)洋，通常也是通訊基礎(chǔ)設(shè)施難以觸及的“信號(hào)盲區(qū)”，“現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)反饋”困難重重。面對(duì)挑戰(zhàn)，遠(yuǎn)景率先在復(fù)雜、極端的網(wǎng)絡(luò)條件下實(shí)現(xiàn)技術(shù)突破，使風(fēng)電現(xiàn)場(chǎng)具備脫網(wǎng)狀態(tài)下仍可開(kāi)展高度智能質(zhì)量檢測(cè)的能力。這一技術(shù)突破與遠(yuǎn)景能源長(zhǎng)期深耕自研自制有直接關(guān)系，基于真實(shí)作業(yè)環(huán)境下積累的海量數(shù)據(jù)，遠(yuǎn)景得以將標(biāo)準(zhǔn)化質(zhì)量管控延伸至每個(gè)作業(yè)終端，保障不同項(xiàng)目、不同團(tuán)隊(duì)在同一工藝標(biāo)準(zhǔn)下規(guī)范作業(yè)，為機(jī)組全生命周期的可靠運(yùn)行構(gòu)建起統(tǒng)一質(zhì)量基座。

在此基礎(chǔ)上，遠(yuǎn)景進(jìn)一步將人工智能的應(yīng)用延伸至風(fēng)電現(xiàn)場(chǎng)檢修與運(yùn)維實(shí)際場(chǎng)景，推出“魯班”智能問(wèn)答系統(tǒng)。該系統(tǒng)依托遠(yuǎn)景伽利略超感知系統(tǒng)收集的真實(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，融合人工智能與行業(yè)知識(shí)庫(kù)，對(duì)檢修物料選型、檢修工藝等關(guān)鍵問(wèn)題提供針對(duì)性智能推薦，幫助現(xiàn)場(chǎng)人員快速匹配最優(yōu)檢修方案，降低運(yùn)維決策對(duì)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的依賴。憑借在復(fù)雜工況下顯著提升檢修效率與質(zhì)量的實(shí)踐成效， “魯班”智能問(wèn)答系統(tǒng)斬獲“2025風(fēng)電領(lǐng)跑者”最佳服務(wù)產(chǎn)品獎(jiǎng)。

遠(yuǎn)景“魯班”智能問(wèn)答系統(tǒng)使用演示

除此之外，在本屆“風(fēng)電領(lǐng)跑者”論壇上，遠(yuǎn)景圍繞風(fēng)電全生命周期打造的多款智能化產(chǎn)品與解決方案同樣獲得行業(yè)認(rèn)可：EN?220/6.25、EN?220/10分別榮獲6–7MW、10–12MW最佳陸上機(jī)組獎(jiǎng)，EN?252/16.7獲16–20MW最佳海上機(jī)組獎(jiǎng)；全集成傳動(dòng)鏈獲最佳零部件產(chǎn)品獎(jiǎng)，伽利略AI風(fēng)機(jī)獲年度最佳創(chuàng)新產(chǎn)品獎(jiǎng)。獎(jiǎng)項(xiàng)涵蓋整機(jī)、核心部件及智能化系統(tǒng)等多個(gè)層面，體現(xiàn)了遠(yuǎn)景在風(fēng)電裝備與AI應(yīng)用領(lǐng)域的綜合實(shí)力。

（來(lái)源：遠(yuǎn)景能源）

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