2025年中国汽车论坛于2025年7月10日至12日在上海齐亚丁举行。该论坛的主题是“提高新事物的质量并明智地获得未来”。它由15次会议和几项支持活动组成，其中包括“封闭的门峰会，会议论坛，技术负责人峰会，多个主题论坛，行业解放，访问该主题”。每个会议都侧重于汽车行业中的热门和重要问题，探索方向并带领未来。其中包括Kaimais New Energy Technology Co.，Ltd. 7月12日上午服务质量控制部门主管Li Yu在“主题10：建立智能负载运营和维护系统以及负载改进以及负载维护效率”中发表了一场精彩的演讲。 下一个内容是实时的语音转录。 大家好！ 我们在这个论坛上的分配诚实，并与我们的所有领导人，几位公司专家和MEE分享举行会议以交换高级业务和维护方法。 我们分享Kaimais的运营和维护解决方案以及维护结果。这四个主要部分是演示文稿，一般描述，特定的实施案例和实施效果，最后是概述和智能操作和维护的概述。 The characteristic of the loaded battery industry is that the loaded battery industry is that it is due to the development of loaded mountains, which leads to the large amount of costs and time dedicated to the operating and maintenance roads, so I think that everyone can reach a total consensus on the importance of the intelligent operation and the maintenance background, since the characteristic of the industry of the pile of the pileCharges is a characteristic of the cargo battery industry.此外，每个电台都配备了强制性，运营和维护手册人员，因此它是不现实的，甚至更多nsive。根据数据统计数据，车站后的年度最高成本是投资，而施工是运营和维护。操作和维护方法的主要原始问题是，故障难以定位，应该去网站几次解决问题，更换配件的成本很高，而且情况效率较低，昂贵且更难以维持服务的质量。因此，所有负载的公司都会开发智能运营和维护，以提高效率，降低成本并提高公司运营的效率。 该材料分享了基本原理，实际方法和行动的结果以及Chimize的智能维护，我们希望借此机会与同事完全沟通。 第一部分是智能操作和维护的定义和内容。智能操作和维护是一种操作将监视，管理，自动化和智能分析集成，有助于定位失败，预先预先预测故障，降低设备故障率并实现改善操作的目标，从而集成了监视，管理，自动化和智能分析，有理由和维护平台。 因此，智能操作和维护功能主要集中在五个方面： 首先是精确，迅速地找到障碍。哪个站是一个故障，什么团队，什么是特定问题以及如何快速处理。 第二个预测失败。设备传感器和性能数据可以预测故障的可能风险。目前，设备在日常检查和维护操作中迅速验证和消除，以避免影响备件操作和更换的实际故障成本。 第三个方面是监视异常订单。由于操作和维护的最终目标是与操作一起工作，因此有些失败将OT直接加载导致订单损失。分析异常订单时，您可以找到不正确的设备并提高订单的成功率。 第四个外观是自动操作和维护。当前，Kaimais的工作机制与我们的智能操作一致，并且自动分配了维护模型，减少了手动分析和订单分配工作并提高工作效率。 第五是大数据和人工智能技术使用的智能分析。伯爵今年，Toowe与Doubao AI合作。当前，许多历史失败已进入AI智能数据库，并反复学习。如果以后阻止问题，SMART AI将提供故障或故障警告的指导。这会提高效率并降低成本。 第二部分是实现的体系结构和组成部分。它主要通过数据收集层，数据存储层，数据处理层，应用层和显示层。 在这里，我们介绍了智能操作和维护系统的体系结构。数据层由电池以及系统记录，警报数据，劳动订单数据，商业数据等收集数据，然后通过传输层发送到数据处理层。数据处理层的核心是确定设备性能和其他参数变化变化的故障类型。然后，该应用程序层根据各种类型的故障处理已建立的程序，最后在应用程序侧或手机计算机上显示它们。 具体而言，这些数据的来源主要在四个方面找到：一个是系统注册，其中包括操作系统和应用程序系统。商业数据包括一些客户的订单，用户计数，访问等。最重要的是堆栈结束的性能数据，包括SE货物电池主体，传感器，监视设备，边缘计算设备等方面的Veral Intelligent Control单元等。最后，包含来自第三方互连数据的外部数据是上述数据的来源。 我只是听了共享行业的一些同伴。所有人都认识到智能操作和维护的重要性，并彼此相邻形成竞争情况。那么智能操作和维护的关键是什么？这是三个方面：一个是数据的质量，两个是模型的构建，三个是智能水平的改进。如上所述，底部有很多数据。当前的方法是确定哪些数据有用，哪些数据与智能操作和维护有关。 第二个是系统的复杂性和不均匀性。目前，整个系统都相对复杂，并且通过专门的试用以及操作和维护经验，可以链接系统数据和逻辑编程。 此外，它可以提高智力的一般水平。实际特征仍然相对传统，只能提供一个或解决问题的解决方案。之后，需要IA技术来实现更高效，高质量的运行和维护水平。 第三个方面介绍了凯梅斯的具体案例和实施效果。当前的Kaimais方法是基于与设备故障相关的参数建立智能操作和维护模型。第二步是基于车站的真实情况进行连续的校正和优化。例如，货物山的位置不同，有些位于地面，另一些则在地下。车站的环境不同。有些在南部，有些在北部。这些差异会影响实际失败，因此我们继续优化我们的智能操作和MA进程模型取决于以前的差异和负载电池的真实状态。最后一步是实施系统的设计逻辑，异常警报和自动输送订单以实现提高效率的目标。 智能操作和Kaimais维护实现主要反映在两个方面：第一个是对团队的检查，第二个是智能警报。当前，所有检查和维护计划将通过智能操作和维护系统自动分发。此外，根据这些差异，不同的使用率，不同的站点，不同的站环境，不同的温度和湿度，不同的历史故障率实现了不同维护和频率检查计划的自动分配，从而节省了许多成本。 此外，这是智能检查决定的逻辑。正如Zanncan所说，更换过滤棉总是相对的Vari公司在日常生活中面临的巨额费用，这也是保证加载电池正常功能的关键。由于电台的使用率不同，车站的清洁情况也有所不同，并且滤清器更换的均匀频率也不是科学的。因此，当通过研究长期事件来检测电源模块本身的工作温度与环境温度之间的逻辑关系时，使用过滤器。我们已经获得了棉花交换的支持和指导。该逻辑可用于确定电池中的过滤棉是否被阻塞，还是通风条件很差，无法下载。这种情况触发了工作顺序，即操作和维护人员需要根据现场检查的结果进行适当的调查和管理。 第二个是Alarintelligent故障ma。九个智慧NT操作和维护模型已独立开发。模型1至3是与负载订单有关的模型。基本逻辑是几个连续的订单报告失败。由于加载时间和能量不符合阈值，因此将自动发布一些工作说明以解决问题。 4型是枪支温度和应急停止警报。我们认为，如果枪的温度超过阈值，或者在流动降低后几次超过阈值，则枪支具有质量风险。此外，紧急停止停止时，应急停止警报将自动增加。 它与从模型5到模型7的关闭率有关。离线速率分为尺寸，例如OFF -LINE数字，OUT -of -line of -line期间和更多。后端的重新启动将优先。如果无法恢复或解决故障，将激活自动工作顺序。 模型8与功率模块有关。 ThE功率模块是相对较中心的组件，其故障率最高，电池中的操作和维护成本。该模型包括监视电流，电压阈值，功率饱和度等。例如，功率饱和模型的逻辑是电池为360kW或180kW。如果SOC是正常的，那么如果真正的力量不符合理论力量，则有理由将其视为模块故障。 还有一个组合的用户订单模型，其中操作用户订单的巧合和相关维护要求的巧合。 通过实施这些模型，与去年相比，智能订单的交付率提高了30％，MTTR从133小时减少到114小时，维护守时也有了显着改善。 第四方面是凯梅（Kaimai）的摘要和智能操作和维护观点。首先，桩中的硬件配置。目前，我的角色Lly了解，山上的传感器负载不是由需求组成的。这种集成的传感器配置解决方案不够准确。功绩或配置不足。因此，当新电池被更新，更新，设计和生产时，根据当地条件与先验知识一致，包括添加温度和湿度传感器，清洁检测，仪表读取模块，红外检测等。 第二个方面是构建稳定的系统功能。目前有很多数据。如果您想最大程度地减少和分析大量数据，需要一致的数据操作功能和稳定的系统。 第三个方面是进行一些性能测试和优化，并根据设备启动之前的区域差异执行性能测试以及相应的性能设置。 第四方面是详细的学习，与AI模型的下一个组合是未来的方向和方法。 最后，我认为有四个方面可以预测未来的智能操作和维护发展。首先是AI，智能操作和维护的组合。第二个是乘法和本地数据的集成和交换。第三是实时监控和动态协调。第四是自动化和智能操作工具和改进的维护。 感谢凯米兹（Kaimize）的沟通，感谢toall。 官方NINA Finance帐户 24-最新信息和财务视频的流离失所，以及扫描QR码以关注更多粉丝（Sinafinance）