风电机组运维
风电机组投入使用后将不间断的向电网输送电量，每台大型发电机组每天产生的经济效益可能超过万元。如何更好的维护设备，减少设备的不可用时间，已成为每一个风力发电企业关注的首要问题。在传统情况下，设备的维护主要通过定期巡检、保养等方法。该方法可能带来大量人力、物力成本的浪费，同时也无法保证巡检后的设备能否继续正常运行至下一次巡检。
百度智能云天工智能物联网平台可帮助企业实现精确的故障预测，如下图所示：
根据风电行业的实际经验，对影响风电设备使用寿命的主要数据进行长期采集，风电机组产生的数据是典型的时间序列，更适合存储至TSDB数据库。从历史监控数据中找出故障发生前的数据，通过百度机器学习（BML）进行模型训练，得到设备发生故障前的特征和趋势，并应用该模型对设备故障进行预测。
通过应用百度智能云“天工平台+人工智能”解决方案，可提前12小时预测风电机组设备故障，故障预测召回率可达99%，有效的减少了风电机故障带来的经济损失以及定期巡检造成的资源浪费。
工业协议解析
Modbus协议是应用于电子控制器上的一种通用语言，它已经成为通用工业标准。通过该协议，不同厂商生产的控制设备可以连成工业网络，进行集中监控。通过对Modbus协议报文进行解析，用户可以获取到工业生产过程中产生的各种数据信息。
传统情况下，对协议报文的解析是在用户本地完成的。为了完成协议解析，用户需要在生产环境中额外部署解析设备。如果用户的生产环境分布在不同的地理位置，不同工厂之间会形成一个个信息孤岛；由于没有统一的数据存储中心，可能得到片面的分析结果，没法做到真正的协同生产。同样，由于分布在不同位置，用户无法统一设置和刷新信息采集策略，导致采集效率和灵活性大大折扣。
物解析在云端为用户提供工业协议（比如Modbus和OPC UA）解析服务。用户只需将原始数据在未经协议解析的情况下发送转发到云端，然后使用云端服务将原始数据进行解析，如下图所示。
在企业网关集成IoT Edge SDK后，只需要配置一个云端生成的密钥便可以完成与云端连接，将工业设备接入云端。用户可在云端统一配置设备数据的采集频率和规则，这样可以极大的降低部署时间和成本，加快工厂设备数据采集部署速度，提高协议解析的效率和灵活性。
解析后的数据可直接存储到BOS中，随着数据量的增长，云端支持的海量存储使企业无须再担心本地存储不够。同时，海量解析后的数据直接对接天算大数据平台，深入进行数据挖掘，实现预测维保、备件管理等功能。
