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例如，利用大数据分析实现预测性维护，西门子帮助将马德里至巴塞罗那的26列Velaro E高速列车的准点率提高至99.9%。如此高的准点率使得高铁运营商能够为客户提供独特的“晚点退票政策”。如果火车晚点15分钟或以上，乘客可以全额退款。
西门子利用智能数据在风力发电领域也取得了巨大的成就。通过数据分析，软件可以计算出各种天气条件下的风机设置。相应的设置数据将被传送到风扇的控制设备并被调整。一旦出现类似的天气情况，控制设备会立即设置风扇，提高效率，增加发电量。
那为什么要优化风扇设置？答案很简单:因为很多时候他们并没有满负荷，还有更大的潜力可以发挥。特别是在风力不足的情况下，工程师们希望优化风力发电机的性能，进一步降低风力发电的成本，使其比传统发电方式更具竞争力。
如今，越来越多的风力涡轮机安装在气候条件恶劣的偏远地区，如山顶、海洋或雪域高原。这些地方条件优越，不仅风力资源丰富，而且无人居住，不影响人们的生活。但是，这给粉丝的维护带来了很大的挑战。因此，远程监测和诊断对于缩短维护时间和充分利用风能尤为重要。
算法模型是西门子的核心竞争力。“西门子在做的其实是工业领域的‘alpha go’。”田对说道。AlphaGo的主要技术是深度学习和强化学习，深度学习的概念来源于神经网络。西门子在20年前就将这两项技术应用于燃气轮机和风机的优化，以帮助提高发电设备的效率，减少氮氧化物的排放。