在全球能源转型与"人工智能+"行动的双重浪潮下，风电作为清洁能源的主力军，其智能化升级关乎国计民生。而风机每时每刻都在产生着描述风速、功率、振动、温度的海量运行数据。这些数据本是洞察设备健康、优化发电效率、实现预测性维护的"富矿"，面对规模不断扩大的风场资产，传统依赖人工、离线工具的数据处理方式已难以为继，挖掘这座宝藏步履维艰。
为此，某风电企业选择与和鲸科技携手，基于ModelWhale数据科学协同平台 ，共同构建了企业级的风电数据采集与分析中枢（以下简称"平台"），并成为该企业数字化变革的重要部分，有效打通数据壁垒、重塑工作流程、沉淀组织智慧，为风电行业的"人工智能+制造"实践提供了可复制的范本。
图像由豆包AI生成
风电数据：从沉睡的富矿到待解的难题
风机数据天生具有的多源、实时、高维和关联复杂的特性，让数据分析与挖掘成了摆在工程师面前的一道大难题。
首先，是数据获取的物理与成本壁垒。 风电场址分散，数据存储多方，数据量级极大。以前，为了分析一段时期的风机表现，团队需要从不同云端数据库手动下载 SCADA 数据，从原始文件解析到接口调用都需要通过写程序来解决，过程繁琐且"下载成本高、速度慢"。如果需要的报表维度突然有所变化，就需要程序团队重新编写程序获取数据，导致大量时间与精力耗费在数据准备而非分析本身。
其次，更深层的困境在于协同与传承。 要想从传感器采集的数据中准确诊断风机状态，分析者必须既是精通Python、机器学习的"数据科学家"，又是熟悉空气动力学、机械传动和电气控制的"风电专家"。这种复合型人才的稀缺，使得数据分析长期依赖数据部门与专业部门的协作，让这些宝贵的分析逻辑、判读经验和算法模型，以个人脚本、本地文件的形式分散存在，或停留在部分资深分析师手中，难以共享、验证与迭代。同时，分析环境不统一，用户线下写代码时环境差异大，安装包不统一，导致协同分析困难重重，形成了"知识孤岛"。
破局之道：构建统一、协同、智能的数据基座
为系统性地化解这些挑战，某风电企业以和鲸ModelWhale平台为数字基座，其关键突破在于将数据、工具与环境进行了深度整合与封装，极大降低了数据获取门槛。并通过训练营、内部竞赛等形式促进平台在业务人员中的应用落地，实现人+工具=效率提升。
数据团队为载荷、振动等多类核心风电数据开发了专用的驱动，并打包进标准化镜像，形成了数十个即取即用的数据模版 。如今，工程师无需关心数据存储在何处，只需在平台界面勾选所需的数据类别，设定好时间范围，即可直接调用纯净、规整的数据进行分析。这一转变将数据准备效率提升了数倍 ，真正实现了"让数据等人"。此外，平台提供了开箱即用的容器化分析环境，基本消除了因个人电脑环境差异导致的分析结果不一致问题，为团队协作奠定了可靠的技术基础。
成效彰显：从效率跃升到模式创新
这一系列变革带来的最直观的成效，是效率的倍增。基于平台，该企业在基于数据的研发与运维模型的迭代上不断加速。
从"至少一周"到"半天以内"，分析报告快速生产
平台应用前，一次完整的故障数据分析到应用闭环往往需要至少一周时间，时间大量消耗在数据搬运与等待中。
平台应用后，相关工作者一点开就能用、会用，效率得到显著提升，能够将故障定位与模型迭代的时间缩短至半天以内。同时平台内置了离线化的托管计算方式，解放了大数据量和长时间计算下的人员关注度。效率的倍增，帮助数据部门与业务部门在风机运行监测、风机选址等问题上快速产出大量研究报告，赋能实际业务，分析成果能够直接与客户进行分享协同，初期成果即带来上亿经济价值。
从"被动运维"到"主动诊断"，以数据洞察驱动经验更新
在风机运维场景中，利用平台强大的历史数据分析能力，团队发现某型风机冷却系统的故障阈值设定与实际情况存在显著偏差，导致海上机组普遍误报故障。这一数据洞察为及时更新故障手册提供了实证依据，推动运维模式从依据固定手册的"被动响应"，向基于数据诊断的"主动预警"转变。
这个案例是一个典型的大规模分布式计算问题，大多需要技术部门和业务部门一起进行协作讨论。如果按照传统的方式来，需要为一个单点问题切换成 Spark，业务人员不会写，全交给技术人员太繁琐，因此数据在两个部门之间反复流转，整体流程将会极为复杂。而现在通过平台的协作能力和数据部门提供的分析模版工具，业务部门可以自行挖掘相关数据，实现高效快速处理。
落地模型数量"成倍增长"，调动组织数字化积极性
平台应用前，模型与算法是个人的"隐形资产"，随着人员变动极易流失。而在平台应用的几年间，算法数据从封闭运作转向开放共享，这让该企业在平台上成熟落地的风电数据模型数量，近两年每年实现翻倍增长。
目前开发在新分析模型时，和鲸平台能够帮助工程师检测数据变量的有效性，以及提升处理非周期性异常数据时的效率。封装好的分析模板也赋予了业务部门更大的自主性，"平台用户可直接调用封装好的项目，再根据自己的需求进行微调即可直接运行，显著降低了运维压力。通过平台的权限管理，不仅保障了数据安全，也将分散的知识汇聚成可管理的企业资产，供所有人使用。"
该风电企业与和鲸的合作，生动诠释了"人工智能+制造"的成功，依赖于一个能够整合数据、赋能人才、协同流程的坚实"数字基座"。通过构建这一基座，该企业不仅解决了长期存在的效率与协同瓶颈，更锻造了面向未来的核心竞争力------一种敏捷、持续进化的数字化组织能力。
当前，这一成功范式正在向风场集群优化、电网协同调度等更广阔的能源互联网场景延伸。展望未来，和鲸将继续作为值得信赖的伙伴，助力更多中国高端制造企业，将数据生产力深度融入产业核心，共同驭风而行，数智发展！