Monitor 数据
复用既有账号、权限、电站、设备、告警、发电与报告数据。
Public architecture
ZenovaOS AI 连接现有监控平台,在不替换系统的前提下,将电站、设备、告警、发电量与知识库沉淀为一套可解释、可复用、可验收的 AI 运营层。它帮助团队更快定位问题、组织证据、生成图表报告,并把现场经验持续转化为产品能力。
01
连接现有监控资产
02
形成运营语义底座
03
交付标准运营场景
04
通过共创交付持续进化
Architecture overview
这条链路可以直接放进汇报材料:左侧是既有监控数据,右侧是每天能使用的报告、图表和行动闭环,中间由证据、场景和交付机制保证可信。
复用既有账号、权限、电站、设备、告警、发电与报告数据。
把 KPI、趋势、告警、设备状态和知识库内容整理成可追溯证据。
按告警治理、发电复盘、设备诊断、深度报告等工作流组织证据。
输出结论先行回答、图表、报告、行动清单和移动端交接内容。
把现场反馈沉淀为规则、模板、验收样例和下一阶段扩展计划。
How it works
对外呈现的是一套连续工作流:用真实数据发现问题、组织证据、形成结论、生成报告,并把复盘经验沉淀为下一次可复用能力。
01
保留原有监控平台,复用已经积累的数据与权限。
电站、设备、告警、发电量、PR、天气、知识库和历史会话被组织成统一证据来源。
02
把数据字段翻译成电站、设备、告警、指标和行动等业务对象。
AI 不只读取数据,还能围绕团队熟悉的资产关系和运维语言组织分析。
03
把高频问题做成可反复使用的 AI 工作流。
告警治理、发电复盘、设备诊断和报告生成,都有固定证据结构和验收标准。
04
现场反馈不止停留在项目里,而会进入产品能力。
试点、复盘和验收会沉淀为场景规则、报告模板、验收材料和质量复核机制。
Capability model
每一次回答都由证据单元支撑,由场景流程组织,最后渲染为可以进入会议、报告和日常交接的成果。
Atomic
标准化采集和整理运营证据,例如 KPI、趋势、告警、设备状态和建议,让每个结论都有来源。
Composition
按真实业务顺序组织证据,例如先判断影响范围,再定位原因,最后给出处理动作和复盘建议。
Render
把分析结果渲染成可以直接使用的图表、报告、移动端内容和管理层摘要。
What you see
每个场景都围绕真实工作流设计:先回答业务问题,再呈现证据图表,最后给出可执行的下一步。
告警太多,团队不知道先处理什么。
自动聚合重复告警,给出优先级、影响范围、可能原因和处理清单。
让运维团队从告警列表进入行动排序。
发电偏弱时,很难快速判断是天气、设备还是运维动作导致。
展示趋势、PR 变化、异常日期与原因线索,形成复盘结论。
让资产方和运维方基于同一套证据讨论收益与责任。
逆变器、组串、电表等设备异常分散在多个页面里。
整合设备状态、功率曲线、异常排名和排查建议。
把现场工程师经验沉淀为可复用诊断路径。
月报、故障复盘和管理层材料依赖大量人工整理。
结论先行报告、图表证据、行动建议和可复核 HTML 报告。
把报告从一次性材料变成可持续更新的运营资产。
Co-creation delivery
共创交付是 ZenovaOS AI 的交付方法论:找到高价值场景,用真实数据做出可验收样例,再把反馈固化为可复用能力。
01
从运营例会、运维班组和资产复盘中筛选最值得先落地的场景。
02
确认授权数据、字段、权限、历史范围和缺失原因,确保交付结果可以被验证。
03
用真实数据生成第一版回答、图表、报告和行动建议。
04
将反馈沉淀为场景规则、知识库、验收样例、报告模板和持续复盘节奏。
Why it is credible
这四点是对外架构的收尾,也可以直接用于管理层汇报材料。
ZenovaOS AI 基于既有监控平台数据和权限工作,不要求替换现有系统。
图表、报告和建议都来自授权数据、业务口径和可追溯证据。
证据块和场景剧本可以扩展到更多电站、区域和组织。
共创交付将现场反馈转成脱敏回放、上线前复核、验收记录和复盘材料。