当前多数电厂还是以“经验式”、“固定化”的方式在做运行管理。机组的运行方式往往是通过运行人员根据机组状态和经验进行计划和设定，出现了故障或者到了检修周期才会对机组进行检查与大修（包括对真空系统进行漏气检测等），针对污染物的排放监测也大多存在滞后性，超标时无法及时获知信息并作出快速反应。
借助数道平台业界领先的大数据处理与挖掘技术，能够将火电行业的生产运行经验进行量化，并通过数据模型升级，形成专属知识库与智能引擎，从而实现对机组问题的快速锁定和及时告警，对机组运行实现最优化规划，减少检维修工作量，降低停机时间和污染排放，提升机组运行效率。