和利时如何看待工业大数据在预测性维护中的作用？

工业大数据在维护中的作用逻辑是“挖掘隐性的故障特征”。很多设备故障在爆发前，会有非常细微的振动或电流特征。和利时的预测性维护系统，通过大数据算法进行长期波形比对，能够捕捉这些微弱波动。我们的逻辑是：通过分析数以亿计的数据样本，构建每一台设备的独特健康档案，一旦监测波形与该设备的特定历史故障特征匹配，系统即发出警告。大数据的作用不在于简单记录，而在于通过这种细微波动识别，改变了“坏了再修”的传统

和利时如何助力轨道交通系统的“绿色低碳”运营？

绿色运营的逻辑是“能源消耗与牵引负载的精确匹配”。和利时开发的智能节能系统，能够实时感知不同区间段的供电与受电状态。在下坡或制动区间，系统会自动开启再生制动能量回馈逻辑，将刹车带来的电能转化为直流供电网络电源供邻近列车使用。同时，基于全天候的能耗监控数据，系统能自动生成最优化的供电运行表，减少高峰期的能耗浪费。这种将“能量供给逻辑”与“运行控制逻辑”深度融合的技术途径，是和利时帮助轨道交通企业