利用人工智能技術,構建礦權分析、油田效益分析、設備需求分析以及套損分析等智能化分析模型,提高油井儲量利用率、降低設備投入成本、支撐壓裂井選取決策、分析套損根因,為解決油田復雜系統(tǒng)問題提供了新的途徑。
基于大數據分析平臺,實現靈活可配置的機器學習模型搭建和敏捷可視化分析,構建面向金融行業(yè)的自助式分析一體化的能力,打造智能化分析應用場景。
基于Tempo Talents平臺,構建面向高校的大數據實驗實訓的能力建設,為本科、高職的大數據相關專業(yè)及交叉學科的大數據課程實踐,提供全方位的大數據人才能力培養(yǎng)支撐。
融合大數據、深度學習、人工智能、高維可視化等先進技術,實現“數字供水”向“智慧供水”跨越,構建大數據相關智能應用的落地,如原水智能調度相關模型的建設,實現需水量精準預測、泵站機組效率分析及峰谷經濟用能梯級調度模型的重點突破,支撐業(yè)務的持續(xù)高效開展。
解決政企指標數據采集困難,信息化架構不統(tǒng)一,數據多源異構,數據格式種類繁多等問題,實現數據自動采集,建立數據指標與標準體系,支持多源異構數據整合,實現政企數據的統(tǒng)一匯聚和管理,制定統(tǒng)一的數據接口標準,實現數據報送的程序化、標準化、自動化。
圍繞數字化研發(fā)、數字化生產、數字化運營和智能化服務等環(huán)節(jié),持續(xù)為客戶提供從可行性論證、頂層設計到落地實施的一體化數據增值解決方案與服務。滿足客戶在系統(tǒng)集成、數據治理、數據資產管理、制造過程診斷與優(yōu)化、設備遠程監(jiān)控與故障診斷、企業(yè)運營管控與決策支持方面的切實需求。
煤炭行業(yè)面臨數字化轉型不充分、煤礦數據利用率低、各業(yè)間數據煙囪難以有效整合,數據缺乏安全管控等問題。美林數據基于自身豐富的行業(yè)經驗與成熟產品,聚焦數據融合治理、企業(yè)級數據資產管理、生產環(huán)境實時監(jiān)測、數據挖掘分析等,助力智能礦山的構建。
整合業(yè)界先進數據融合技術、數據挖掘算法,深入研究風電行業(yè)業(yè)務現狀和發(fā)展趨勢,打造前端觸角敏銳、后端高度協同、專業(yè)無縫銜接的風電新能源運營體系,實現“企業(yè)數據業(yè)務化全景式管理、設備健康評價與故障診斷預測智能化管理、企業(yè)運營服務智慧化決策”,助力風電企業(yè)數字化轉型發(fā)展。
基于大數據分析平臺,為各科研院所提供面向業(yè)務的數據探索、模型搭建、智能應用構建的一體化科研平臺。
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