例如，虽然可再生能源公司开发了先进的应用程序以改进风力涡轮机的诊断异常，但大多数仍然采取“先行先行，后分析”的方法。
当近实时分析或软件应用程序不可用时，此操作方法是可接受的。然而，今天，分析可以在现有监控操作的操作工作流程中无缝应用，从而产生一些直接的好处。
所有可再生能源的自动化实时分析
首先，对于风力发电，实时分析使操作员能够避免不必要地绊倒涡轮机并更快地重置绊倒的涡轮机，从而由于更高的可用性而导致更多的功率输出。这种自动分析应用程序可以实现更安全的资产操作，并通过一致的自动审查事件数据来推动决策。
其次，诊断工程师目前正在以批处理模式处理的复杂分析现在可以近乎实时地自动进行。这缩小了显示涡轮机发生情况的见解与快速响应能力之间的差距，从而提高了风电场的性能。
最后，随着诊断人员和工程师摆脱日常任务，可以专注于提高资产性能和正常运行时间，使用实时分析可以使所有可再生能源的监控操作更加高效。
虽然一些公司过去一直避开近实时分析，但现在比以往任何时候都更容易部署这种风险低且对能源资产影响很大的监控操作。
为了使用实时分析创建成功的数字化转型，公司必须实施以下解决方案：
整合其主题专家(SME)的知识，使工程师能够协作和构建分析;
提供关键业务流程的自动化(例如故障诊断)，并为更复杂的分析(例如机器学习)奠定基础。
拥有基于您的主题专家知识的软件是最好的起点。
您的中小企业和工程师多年来一直在监控和维护关键资产。他们的知识是有关如何操作，维护和评估设备的最佳专业知识。结合他们关于如何最好地分析关键设备数据的知识是实时分析应用的理想起点。
提供纯粹机器学习或人工智能的分析平台可能缺乏对数据的洞察力并建议后续步骤，因此许多工程师不相信结果。如果没有人工解释，更复杂的分析(如机器学习)很难实现预期的结果。
使用允许工程师自己创建分析的软件有助于采用分析。
采用新的分析和数据驱动的业务模型是关于改变业务多年来的方式。拥有可供中小企业互动和参与的软件，无需数据科学家或软件开发人员的帮助，使用户能够更快地影响业务成果并推动更高的采用率。
实施自动化当前流程的软件可以创造短期和长期的重要价值。
随着资产生成的数据量呈指数级增长，自动化数据分析和诊断操作变得越来越重要。此外，拥有一个能够以高度准确和可信的方式自动化这些流程的工具对于组织从数字化转型计划中创造价值的能力至关重要。
部署具有中小企业知识基础的软件是实施整套分析的最佳方式。
由您自己的中小企业配置的软件为整个分析范围创建了最佳基础。一旦将专业知识嵌入到自动化系统(如NarrativeWave)中，添加全方位的分析就会对运营产生财务影响。例如，了解确定误报的内容可以导致业务洞察，描述将误报变成有效警报的内容。相比之下，在没有这些关键理解的情况下单独尝试使用机器学习或人工智能技术的方法可能难以准确并且无法为业务带来重大价值。
