地图上的每一个星点，对应着一座风力发电场。全国数十个风力发电场上千台发电机组的实时运行情况，一目了然。通过大数据智能化技术手段，中国海装不但实现了对发电机组的实时监控，还能远程分析判断故障并给出维修方案，足不出户就能指导现场人员完成检修。

这种类似于传说中中医“悬丝问脉”的方法，让这家企业把风力发电机的运维成本降低了1/3。

去年末的一天，内蒙古正镶白旗乌宁巴图风电场，监控室的显示屏上发出预警。按照提示，工作人员停掉其中一台风电机组，爬上机舱，径直打开发电机箱盖，更换掉其中的一个配件。1小时内，巨大的叶片恢复旋转。要在以前，作这样的检修动辄需要几天时间。

中国海装智慧能源数字模型研究所所长陶建权介绍，风力发电机组控制系统涉及上万个元器件，结构复杂，故障率不低。一个陆上风力发电场，一般由数十台风力发电机组成，现场工作人员时常都要“出诊”。而风电机组通常位于不同的山头，工作人员上山下山，检修一次光赶路就要一整天。

除了上山下山耗时耗力，更麻烦的是难以准确找到故障点。为了排查故障，工作人员有时甚至要拆开全部系统，逐个检查。而一台风力发电机停机1小时，至少要少发2000度电，一天下来，就是几千元损失。

“风电场每年的常规保养成本至少要60万元，整个行业不堪重负”。陶建权透露，最高峰时，我国有80多家风电装备生产商，目前已缩减至10余家。

2017年，中国海装启动大数据智能化改造。他们在风力发电机各个设备系统分门别类地装置了传感器，谁“有病”，谁就会主动“喊痛”。传感器数据通过电信运营商光纤通道接入位于重庆的大数据中心，员工们足不出户，就能把遍布全国的风力发电机管起来。

有了大数据智能化加持，中国海装的设备检修和维保效率大幅提升。据悉，一般故障检修，以前需要3-5小时，现在只需1-2小时。大部件检修或更换，以前需要1-15天，现在只需8小时-3天。同时，运维成本减少约1/3，发电量也提升了2%以上。