情感分析与预警
今日对话总数
876
正面情绪比例
72%
中性情绪比例
21%
负面情绪比例
7%
情绪异常监测
工商用户 - 上海恒力能源
"这已经是第三次设备故障了，我们的生产线因为这个问题停了两次，造成了很大的损失。这次如果不能彻底解决，我们将考虑更换供应商！"
AI安抚建议:
表达理解和歉意，确认问题严重性，提供明确的解决时间承诺，安排技术专家现场排查，并提供临时替代方案以减轻生产影响。
工业用户 - 江苏新能源科技
"系统频繁告警但工程师检查后说没问题，这样的情况已经发生多次了，系统到底是正常还是有故障？这让我们很困惑。"
AI安抚建议:
理解客户疑惑，解释可能存在的误告警原因，承诺进行系统告警阈值的重新校准，安排专业工程师进行全面检查，保证排除隐患。
商业用户 - 广州绿电科技
"充电曲线和之前相比有些变化，充电速度似乎变慢了，这是正常的吗？需要做些什么调整吗？"
AI处理建议:
提供详细的充电曲线分析，解释季节变化对电池性能的影响，推荐适当的参数调整，并提供预防性维护建议以优化充电性能。
情绪趋势分析
负面高峰时段
09:00-11:00
周环比变化
-2.3%
↓改善负面情绪热点问题
服务改进建议
设备可靠性优化
根据用户反馈，建议对PCS控制系统进行固件升级，并调整电池组均衡充电参数，降低故障率。
告警阈值调整
建议重新校准温度告警阈值，并增加预告警功能，减少无效告警频次，提高准确率。
响应流程优化
为高频故障建立快速响应机制，优化维修工程师派遣流程，缩短平均响应时间。