导语：桐果云0代码数据平台，能广泛应用于数据治理、数据分析挖掘、数据可视化及数据服务领域。这是《桐果云-物流数据赋能实战》合集的第三篇，我们将揭秘如何通过0代码进行时序数据分析及信息预警操作，构建自动化预警体系。

    冷链运输中，温度管控是保障产品质量的核心环节。据行业统计，仅因温度异常导致的医药、食品货损，每年就给物流企业造成数百万损失。

    传统人工监控模式存在响应延迟、漏检率高等痛点，无法满足现代化冷链物流的精准管控需求。

    本期通过冷链温度异常监测场景，展示桐果云如何通过时序数据分析能力，构建自动化预警体系，实现从"被动发现"到"主动干预"的运维模式升级。

一、实战：五步搭建温度智能监控体系

    桐果云通过可视化建模，让业务人员无需编写复杂代码，即可构建专业的实时预警系统。

第0步：数据接入

• 添加"冷链数据"到画布，平台自动识别温度时序数据

第1步：异常标记

• 使用「拓展字段」算子，对温度超过8℃的记录进行异常标记
• 设定规则：温度≥8℃标记为1，否则标记为0

第2步：持续异常判断

• 使用「滑动窗口」算子，设置15分钟时间窗口
• 对异常标记字段进行求和计算
• 逻辑判定：15分钟内持续高温，求和值等于3

第3步：异常筛选

• 使用「筛选」算子，精确筛选出异常条数等于3的记录
• 确保只有真正持续异常的情况才会触发预警

第4步：预警触发

• 使用「模型中断」算子，实现智能中断逻辑
• 当筛选结果大于0条时，模型继续执行预警流程
• 无异常时自动中断，避免误报

第5步：预警通知

• 使用「邮件发送」算子，将高温异常信息自动发送给相关人员
• 预警信息包含：异常时间、温度值、车辆信息等关键数据

二、核心价值：构建企业风险防控体系

    对运营团队而言：

    1.实现24小时自动化温度监控，解放人力

    2.异常发生15分钟内自动预警，缩短响应时间

    3.预警信息精准推送，避免漏检误报

    对质量管理部门而言：

    1.建立完整的温度监控数字档案

    2.满足医药、食品等行业合规性要求

    3.为产品质量追溯提供数据支撑

    对企业决策层而言：

    1.风险可控：建立主动式风险防控体系

    2.成本优化：有效避免因温控失效导致的货损索赔

    3.品质保障：提升客户信任度，增强市场竞争力

三、能力延伸：时序数据预警的跨行业应用

    同样的时序预警能力，正在多个行业构建安全防线：

    1.设备监控：生产线设备运行参数异常监测

    2.能源管理：电力负荷异常预警与调度

    3.环境监测：水质、空气质量异常实时报警

    4.安防领域：重点区域异常行为识别预警

    桐果云深度理解不同行业的业务逻辑，将通用的自动化能力，转化为解决您特定痛点的钥匙。

   告诉我们您的行业与难题，剩下的，交给我们。

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