由于風機葉片是風機傳動鏈中的關鍵部件，一旦損壞風機將停止運行，現有情況下客戶風機維護人員通過現場圖片方式去準確識別葉片缺陷耗時又耗力；另外齒輪箱是風機傳動鏈上的重要部件，現有維修方式還是定期狀態(tài)修，一旦損壞，維修周期長且費用高昂，而且嚴重影響風機正常發(fā)電。客戶需要構建風機的數字孿生模型，實現風機預測性維護，保障風電場的正常運營。

通過構建風機智能維護系充，協(xié)助客戶風機維保人員利用人工智能技術實現對葉片異常圖片的快速自動分析和故障定位，預測故障發(fā)生率，為客戶提供適時的維修與更換決策；
通過構建齒輪箱的數字孿生模型并實現預測性維護，協(xié)助客戶根據其劣化趨勢、故障點位置、嚴重程度等因素，合理安排維修調度作業(yè)，最小限度地影響風電場正常發(fā)電和企業(yè)安全運營。

通過應用風電智能維護系統(tǒng)，客戶風機維護人員實現對葉片故障的快速自動分析和缺陷的精準定位，節(jié)省大量的人力投入；同時實現風機齒輪箱的預測性維護，確保風機傳動鏈的正常穩(wěn)定的工作，保證風電場的正常發(fā)電和企業(yè)安全生產。