Is Predict
AI智能预测分析软件
Is Predict资源优化配置
Is Predict 是工业4.0的前沿科技成果，能够实现资源的优化配置。预测高度动态的能源需求和能源生成，分析机械行为并给出对能源需求有负面影响的透明度。由于精确的计划，提高了资源利用率。
案例分享
一.案例单位介绍：
德国欧宝公司 Opel
▶主要业务
Opel 是美国通用汽车公司的子公司，是通用公司在欧洲的一个窗口。总部在德国，吕塞尔斯海姆拥有37,000名员工年销售汽车量1百万辆以上。拥有10个生产基地、1个设计院、1个研发中心和1个试车场。为了支撑汽车生产，需要大量电力需求，Opel建立了自己的发电场所。发电机同时提供电能和热能。
▶合作目标
节省成本和实现利润最大化
二.Opel所遇到的问题：能源分配
▶痛点
◇考虑多种因素的情况下，生产多少电力和热能成本最低，效益最高？
◇发电机不是100%负载情况下提供的电力和热能已经过剩。是否需要生产过剩的能源？或者以一个好价钱卖掉过剩的电力？
◇如果Opel只需要满足自己的电力需求，发电机每天只工作8h相比于每天工作24h，需要更少的维护，但如何选择使得利益最大？
◇能源的需求是一个动态的过程，所以需要预测Opel需要多少能源？
发电厂位于吕塞尔斯海姆，提供的多余电力会输送给别的工厂，但热能只在吕塞尔斯海姆得到消耗。
电能和热能的需求都是随时间变化的动态过程
三.Opel与IS Predict合作：
▶切入点
◇预测生产基地的电力和热能需求
◇确定发电机组不同生产效率时的成本，如75%、77%时，成本为多少等等
◇确定影响生产效率的影响因子
◇决定生产多少能源的最佳情况，考虑成本、卖价、税费等等因素。（能源的交易分为小时交易、15分钟交易、紧急交易等等不同情况）
◇依据能源交易情况决定机组的工作状态
▶传感器
◇依据设备安装传感器
不同设备安装不同的传感器，如发电机、汽锅
传感器监控不同数据，如发电量、gas流量，耗电量等等
◇设定合适的数值区间
由于传感器可能失效，从而传输错误的数据，所以防止AI按照错误的数据学习，可设定上下限，超过界限数据会被忽略。
▶场景
◇维修周期
◇关机和启动时间
◇更换机组等等
▶提醒
◇不同权限可以看到不同的信息
◇出现了变化第一时间汇报给对应的角色和部门
◇提醒操作工换班
◇价格发生变动提醒等等
◇自动发送Email
四.IS Predict交付的成果：
▶可预测未来13天内针对不同类型的能源总类预测了能源交易的价格走向
▶全自动交易流程：分钟储备、二次储备（HT/NT)、小时建议、15分钟交易、当日后交易；工作流程由电子邮件自动处理（交易报价、报价被接受、交易关闭）
▶能源产品处理仪表板：固定产品（年、季度、月、周、周末和天）；紧急交易\盘中交易
