利用人工智能技术,构建矿权分析、油田效益分析、设备需求分析以及套损分析等智能化分析模型,提高油井储量利用率、降低设备投入成本、支撑压裂井选取决策、分析套损根因,为解决油田复杂系统问题提供了新的途径。
基于大数据分析平台,实现灵活可配置的机器学习模型搭建和敏捷可视化分析,构建面向金融行业的自助式分析一体化的能力,打造智能化分析应用场景。
基于Tempo Talents平台,构建面向高校的大数据实验实训的能力建设,为本科、高职的大数据相关专业及交叉学科的大数据课程实践,提供全方位的大数据人才能力培养支撑。
融合大数据、深度学习、人工智能、高维可视化等先进技术,实现“数字供水”向“智慧供水”跨越,构建大数据相关智能应用的落地,如原水智能调度相关模型的建设,实现需水量精准预测、泵站机组效率分析及峰谷经济用能梯级调度模型的重点突破,支撑业务的持续高效开展。
解决政企指标数据采集困难,信息化架构不统一,数据多源异构,数据格式种类繁多等问题,实现数据自动采集,建立数据指标与标准体系,支持多源异构数据整合,实现政企数据的统一汇聚和管理,制定统一的数据接口标准,实现数据报送的程序化、标准化、自动化。
围绕数字化研发、数字化生产、数字化运营和智能化服务等环节,持续为客户提供从可行性论证、顶层设计到落地实施的一体化数据增值解决方案与服务。满足客户在系统集成、数据治理、数据资产管理、制造过程诊断与优化、设备远程监控与故障诊断、企业运营管控与决策支持方面的切实需求。
煤炭行业面临数字化转型不充分、煤矿数据利用率低、各业间数据烟囱难以有效整合,数据缺乏安全管控等问题。美林数据基于自身丰富的行业经验与成熟产品,聚焦数据融合治理、企业级数据资产管理、生产环境实时监测、数据挖掘分析等,助力智能矿山的构建。
整合业界先进数据融合技术、数据挖掘算法,深入研究风电行业业务现状和发展趋势,打造前端触角敏锐、后端高度协同、专业无缝衔接的风电新能源运营体系,实现“企业数据业务化全景式管理、设备健康评价与故障诊断预测智能化管理、企业运营服务智慧化决策”,助力风电企业数字化转型发展。
基于大数据分析平台,为各科研院所提供面向业务的数据探索、模型搭建、智能应用构建的一体化科研平台。