能源转型的复杂性，已超出传统系统所能承载的范围。
运营方需要具备投资级的数据与预测建模能力。由 AI 驱动的电网管理，可在问题发生之前识别资产劣化并预测故障。
175+
基于物理机理与机器学习（ML）的模型，以代码赋予前瞻洞察力——在故障显现之前就将其预见。
基于 AI 的预测性维护，融合 175 余种基于物理机理与机器学习的模型、信息技术与运营技术（IT/OT）集成以及数字孪生——不是空泛的数字化转型，而是具备明确差异化价值的具体工具。企业级软件、监控与数据采集系统（SCADA）以及能源仿真，在网络安全防护之下，加速以数据为依据的决策。
步入数字控制室
机器学习算法与数字孪生可消除数周的准备周期，并在故障发生之前加以防范。