中心建设负责人：李坚

　　技术领域：大数据技术、电力系统自动化

　　应用行业：电力能源、工业

　　研究方向：

　　1.电力大数据

　　通过大数据分析技术及数据挖掘方法，对历史的设备监控运行数据、检修数据、缺陷数据、气象数据等进行全面分析及深度挖掘，建立分析模型，研究数据对比统计分析及设备趋势性故障预警等功能应用，并开展可视化技术研究。

　　系统设计功能范围涵盖大数据分析基础平台、数据对比统计分析中心、运行检索中心、调控大数据挖掘分析方法、设备趋势性故障预警中心、全景展示中心，提供变电站设备分析、电网事故分析、监控大数据关联分析、线损分析等应用功能，并对数据分析结果进行可视化展示。

　　2.基于工业大数据云计算技术的产品运维中心集成

　　运用数据挖掘、云计算、大数据技术搭建IASS、PASS、SASS服务TSP云平台，实现产品信息、应用工况、导航、资讯、安防、SNS、远程保养、驾驶行为分析、售后服务、协同作业等服务功能集成的产品运维中心，逐步接入V2V、V2X、ITS数据实现扩展应用、平台性能要求千万级T-BOX终端接入、高并发处理、低延时响应、海量级存储;研究基于工业大数据的产品全生命周期性能预测方法和产品质量全流程监控方法，建立融入设备实时状态的预防性协同维护体系;研发面向服务的智能协同制造系统，建立平台开发、应用开发和用户定制的生态系统，在若干行业的制造产品上开展应用验证。

　　3.基于SaaS的多价值链协同制造服务研发基于SaaS的多价值链协同制造服务平台，包括：多价值链供应业务协同系统、多价值链服务业务协同系统、多价值链营销业务协同系统、多价值链配件业务协同系统、多核协同产业链优化和集成管理系统，优化汽车制造厂、零部件供应商、分销商、零售商与服务渠道协同业务，支持整车制造、销售、配件供应、维修维护和使用服务的全生命周期业务的协同与一体化管理。并利用大数据、人工智能技术，研发基于机器学习的配件需求预测模型与应用服务构件，研发基于自然语言模型的维保服务智能问答系统，研发基于动态演化的供应商优选模型与系统，研发基于深度学习的客户细粒度情感倾向分析技术与系统，研发基于LSTM和注意力机制的精准营销模型与系统。形成内外部信息互联互通的多价值链业务协同与大数据驱动的精准管控决策为一体的云平台，并在汽车制造企业为核心的产业链，以及以零配件企业为核心的产业链上开展应用验证。