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　　從數據收集的角度來看，西門子的一臺燃氣輪機每天可以產生25GB的數據。西門子的智能電網平臺Energy IP每天可以產生30GB的數據。德國某城市西門子的一個交通管理系統，每天可以產生6TB的數據。

　　工業領域的數據復雜度非常高，大多數企業經常會獲取這些數據來監控一些設備的運行情況。然而，西門子更進一步，從數據分析的角度幫助客戶挖掘價值。

　　例如，利用大數據分析實現預測性維護，西門子幫助將馬德里至巴塞羅那的26列Velaro E高速列車的準點率提高至99.9%。如此高的準點率使得高鐵運營商能夠為客戶提供獨特的“晚點退票政策”。如果火車晚點15分鐘或以上，乘客可以全額退款。

　　西門子利用智能數據在風力發電領域也取得了巨大的成就。通過數據分析，軟件可以計算出各種天氣條件下的風機設置。相應的設置數據將被傳送到風扇的控制設備并被調整。一旦出現類似的天氣情況，控制設備會立即設置風扇，提高效率，增加發電量。

　　那為什么要優化風扇設置？答案很簡單:因為很多時候他們并沒有滿負荷，還有更大的潛力可以發揮。特別是在風力不足的情況下，工程師們希望優化風力發電機的性能，進一步降低風力發電的成本，使其比傳統發電方式更具競爭力。

　　如今，越來越多的風力渦輪機安裝在氣候條件惡劣的偏遠地區，如山頂、海洋或雪域高原。這些地方條件優越，不僅風力資源豐富，而且無人居住，不影響人們的生活。但是，這給粉絲的維護帶來了很大的挑戰。因此，遠程監測和診斷對于縮短維護時間和充分利用風能尤為重要。