有了数据和模型，怎么样持续对模型的效果进行优化，以及怎样的业务流程最适合当前智慧运维业务流程。上面是一个传统业务流程，我们的系统直接服务于总部的技术支持，或者说对于业主来说技术监督。由技术支持完全负责和现场的对接，它告诉现场该怎么操作，现场操作完之后由它来确认现场操作效率。这是一个非常直观的，也是在传统意义上非常有效的流程，但是不太适合当前现场工作压力过大，现场没有足够多的时间进行相关的判定的业务现状。因此我们对整体的流程进行了改进，将技术支持所在角色，与现场沟通的角色转变成了对知识库进行确保，以及对整个流程进行监督的角色，把所有的方案制定以及最终的模型效果的评判全部都纳入到系统的范围当中来。
一般来说在做系统的时候都会以预警准不准确为标签对模型进行优化，根据研究，我们发现用一个更加量化的指标，比如说要求健康度，这一次预警目标健康度提升多少，以这样的指标对模型进行优化是一个更加有效的模型迭代的方法。而且这种情况下，可以分辨出，是我们这边模型的预警策略的问题还是技术支持那边对于故障处理方案的效果不佳的问题。
这是在2019年跟今年相关的效率上的对比，可以看到，一方面来说相对于2019年整个系统接入项目翻了很多倍，人力的投入是差不多的。也可以看到，现场的工单处理效率差的不是非常远，差的最多是技术支持工作模式。现在在他们的帮助下，在现在新的体系帮助下，模型版本更新板的非常快，另外一方面每个月更新相关的技术流程。同一个模型相对于两年前，预警准确率可以提升到30%到40%以上。
下一步，我们打算在现在已经有了基于健康度的故障预警相关的工作基础上，还要从两个方向入手。第一，要更加切实转变运达作为主机厂商的视角，更多从风电场运营的角度去看待相关的技术需求，去进行资产优化等相关的技术研究。另外一方面也是切实推动无人职守、少人运维的先进理念的实现，谢谢大家！
（根据演讲速记整理，未经演讲人审核）
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