11月29日，第7期日立e站如約而至。正值北方雪季來臨，供暖需求持續增長，本期日立e站緊緊圍繞“超低溫空氣源熱泵”專題展開，從資深銷售經驗分享和大數據技術探索兩個維度系統介紹了空氣源熱泵的業務發展勢能。

　　01、成功案例解碼——出奇制勝，一錘定音

　　/ 日立超低溫空氣源熱泵銷售經驗分享 /

　　為業務賦能，真實案例最具說服力。本期日立e站特別邀請到日立資深銷售工程師竇工，他以某建筑供暖的真實案例為題，對解決方案設計、熱泵產品選型以及客戶溝通經驗等方面進行了深入分析和干貨分享。他總結了熱泵銷售的三大成功要素：

　　天時　　

　　堅持用戶思維，深挖需求，量身定制解決方案。

　　地利　

　　信賴產品優勢，以領先的技術效能滿足用戶需求；　　

　　以全生命周期服務、豐富案例為解決方案背書。

　　人和　

　　凝聚團隊力量，多方合力打造更優質的服務體驗；　　

　　專業洞察，作出符合客戶實際需求的正確決策。

　　02、熱點技術探討——時代前沿，數據為王　

　　/ 大數據助力空氣源熱泵運行性能提升 /

　　經驗賦能，加上長遠目光，才能成就卓越。本期日立e站隆重邀請到華中科技大學邵雙全教授進行了相關前沿技術分享，他圍繞大數據技術與熱泵科技的結合發展，論述了熱泵未來發展的更多可能。

　　1.大數據推動冷熱科技突破發展　　

　　邵雙全教授從建筑能耗的角度切入，講述了大數據技術對制冷領域智能化場景應用的重要性。

　　2.詳細分析數據學習具體方法　

　　從理論研究角度，邵雙全教授剖析了數據學習方法的5條具體路徑，同時，對數據學習過程、數據挖掘分析、監督學習等知識點進行了耐心講解。

　　3.數據學習與熱泵結合發展　

　　在分析熱泵性能在線測量與影響因素基礎上，邵雙全教授解讀了建筑負荷/建筑能效建模，功率與熱量預測模型、水箱容積優化、變回差控制、誤除霜診斷等熱泵領域問題與數據技術結合的具體細節。

　　4.數據學習在多聯機系統中的應用　

　　他還就多聯機系統與大數據技術結合的諸多問題進行了深入分析。通過高精度渦旋壓縮機模型以及多聯機空調系統動態仿真模型，大數據技術能夠協助多聯機系統更高效運行。

　　03、延續如潮好評——點贊數再破1萬　　

　　/ 日臻完善的日立e站 /

　　第7期日立e站再次獲得眾多參與嘉賓的認可與肯定。本期直播點贊數突破1萬，在結束后的回訪中，參與嘉賓對本期日立e站效果給予了正向反饋。

　　承載為客戶構筑社交學習平臺的使命，日立e站不斷豐富賦能內容，提供了前沿、實效的銷售、管理、技術等經驗分享。一次次的認可是前進的不竭動力！