现场作业需要采集和分析大量的数据，如：

• 设备数据： 包括设备运行状态数据、缺陷数据、维修记录等；
• 业务数据： 包括现场作业人员的操作数据、相关作业装备采集的数据等；

我们的现场作业管控平台采用了以Spark为核心的大数据技术，能充分地分析和利用上述数据，以从根本上提升现场作业的效率和质量。

应用场景

设备状态检修

基于⼤数据和⼈⼯智能的评估结果，合理制定设备维护保养现场作业计划，有效降低设备维护成本，延⻓设备使⽤寿命。

现场作业风险管控

基于现场采集的人员和设备数据实时评估和提示作业⻛险， 避免安全事故的发⽣。

我们的优势

流式处理

我们采⽤流式处理⽅式即时分析采集到的数据， 能实现接近实时的响应速度。

结合人工智能

在分析数据时，我们会采⽤故障预测模型来评估设备健康状态，预判设备运行趋势；我们也会采⽤事故预测模型来评估现场作业的风险， 必要时预警。