数据、分析与完整性
可再生能源行业正在产生日益庞大的数据量。.
风力涡轮机标配了各种传感器，用于测量易损部件和润滑剂的运行状况，以及系统和整个涡轮机的输出功率。.
能源公司使用无人机进行涡轮机检查，以及利用声纳和激光雷达等技术来测绘和预测风电场的风况，这也变得越来越普遍。.
同样，能源公司正在投资新技术以提高运营效率，因为他们在平衡整合可再生能源与核能、煤炭和天然气需求的同时，还要应对消费者和监管环境的变化。.
尽管收集的大多数数据都在使用点被使用（例如用于本地状态监测），并且通常保留在业务孤岛中，但将来自各个业务的多个数据集进行整合的趋势日益增长。.
这一进程带来的成果之一便是预测分析的兴起。若能明智地运用预测分析，便可对因果关系以及往往相互独立的数据源之间的交互作用进行建模，从而能够更快、更有效地应对市场状况的变化，并推动企业未来的发展变革。 例如，研究表明，通过提高效率并延长每台风力涡轮机的使用寿命，预测性分析可将典型风电场的发电能力提高多达10%。.
显然，大规模收集、分析和理解数据正变得日益重要。许多人会认为，这种‘大数据’不仅是发电企业的未来，也是整个工业界的未来。.
然而，大数据的建模取决于在数据使用端收集信息设备的准确性和可靠性：传感器、电缆、连接器和数据采集器。.
没有这些工具，整个大数据世界就会崩溃。.
这就是为什么汉斯福传感器（Hansford Sensors）多年来在所制造的每一个传感器的性能和可靠性方面进行了巨额投资。这些产品都有一系列全面的支持服务作后盾，这些服务由世界上经验最丰富的振动工程师提供。这确保了每一次安装都能产生准确且一致的结果。.
因此，我们的传感器能够提供高质量的数据，为传统的状态监测和新兴的预测性分析提供坚实基础，让客户有信心做出决定其业务未来的决策。.
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