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美林?jǐn)?shù)據(jù)
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美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡(jiǎn)稱(chēng)：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國(guó)內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，助力智能場(chǎng)景的搭建與升級(jí)

2022-09-07 17:51:46 次
機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)
想要充分釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，就要實(shí)現(xiàn)從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化到數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化的升級(jí)，但是轉(zhuǎn)型之路的每個(gè)環(huán)節(jié)都充滿(mǎn)著各種挑戰(zhàn)。面對(duì)眾多“路障”，接下來(lái)該怎么走？
機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)
Tempo AI來(lái)幫你，讓數(shù)據(jù)更懂業(yè)務(wù)！
在數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化的過(guò)程中，重點(diǎn)在“業(yè)務(wù)”二字，這同時(shí)也對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)治理與應(yīng)用提出了更高的要求，要將數(shù)據(jù)滲透到各個(gè)業(yè)務(wù)的運(yùn)營(yíng)當(dāng)中，利用數(shù)據(jù)反哺業(yè)務(wù)，才能最大化地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值釋放。Tempo機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)打通了“從數(shù)據(jù)到模型，從模型到場(chǎng)景化應(yīng)用”的全流程，能滿(mǎn)足用戶(hù)數(shù)據(jù)分析過(guò)程中從數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)處理、分析建模、模型評(píng)估、部署應(yīng)用到管理監(jiān)控等功能訴求，賦能企業(yè)擁抱數(shù)據(jù)。
01、數(shù)據(jù)支撐能力強(qiáng)大
Tempo機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)提供關(guān)系數(shù)據(jù)、MPP數(shù)據(jù)、API數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)等各類(lèi)數(shù)據(jù)源的接入，滿(mǎn)足企業(yè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的管理需求。
通過(guò)Tempo機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，可將設(shè)備的功率和型號(hào)等固定參數(shù)、運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的頻次等統(tǒng)計(jì)參數(shù)、水平及垂直傳感器的振動(dòng)信號(hào)參數(shù)進(jìn)行多源數(shù)據(jù)融合，為后續(xù)的建模打好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，讓數(shù)據(jù)成為業(yè)務(wù)高效運(yùn)行強(qiáng)有力的支撐。
02、分析能力強(qiáng)大
Tempo機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)基于大數(shù)據(jù)架構(gòu)，能提供全面的算法選擇，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高效分析，通過(guò)洞察，幫助用戶(hù)獲取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的規(guī)律模式。還支持信號(hào)輸入、信號(hào)預(yù)處理、信號(hào)特征工程、信號(hào)變換等信號(hào)分析功能，為企業(yè)打造面向工業(yè)信號(hào)數(shù)據(jù)的“信號(hào)分析 + 機(jī)器學(xué)習(xí)”新模式。
基于融合后的多源數(shù)據(jù)，進(jìn)行設(shè)備智能預(yù)測(cè)分析，為設(shè)備監(jiān)測(cè)與維修提供更智能的服務(wù)。
1）利用因子分析法、Topsis 等多種綜合評(píng)價(jià)算法，完成了對(duì)設(shè)備性能的動(dòng)態(tài)分析和評(píng)估；
2）利用GBDT、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種回歸算法，完成了對(duì)設(shè)備的壽命預(yù)測(cè)；
3）利用XGBoost、隨機(jī)森林等多種分類(lèi)算法，完成了對(duì)設(shè)備的故障預(yù)測(cè)；
4）利用時(shí)頻域分析、變點(diǎn)檢測(cè)等多種信號(hào)分析算法，完成了對(duì)設(shè)備狀態(tài)的動(dòng)態(tài)預(yù)警。
03、工程化應(yīng)用落地效果好
數(shù)據(jù)模型作為T(mén)empo機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的核心，可將所有待分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一模型化、標(biāo)準(zhǔn)化，并進(jìn)行模型的統(tǒng)一調(diào)度、部署、管理和監(jiān)控，為下游的數(shù)據(jù)分析、應(yīng)用遷移奠定穩(wěn)固的基礎(chǔ)。
Tempo AI可根據(jù)設(shè)備數(shù)據(jù)的更新頻率進(jìn)行自定義調(diào)度異步服務(wù)，不斷訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)模型，為后續(xù)分析提供最優(yōu)參數(shù)，持續(xù)提高在線(xiàn)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。
04、成果監(jiān)測(cè)更直觀(guān)
Tempo機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)不僅可以實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的輸入，還支持將分析結(jié)果輸出至多種數(shù)據(jù)源接口，以便于AI結(jié)果的可視化呈現(xiàn)。再配合Tempo BI的成果監(jiān)視頁(yè)面，讓數(shù)據(jù)得到可視化的落地展示，實(shí)現(xiàn)了對(duì)業(yè)務(wù)運(yùn)行狀況的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及數(shù)據(jù)分析，更加清晰和深度體現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)值。
Tempo數(shù)據(jù)可視化平臺(tái)只需簡(jiǎn)單的操作，便可將設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、監(jiān)控狀態(tài)、預(yù)警信息等通過(guò)大屏進(jìn)行可視化展示，管理人員在辦公室就能清晰了解系統(tǒng)運(yùn)行情況，業(yè)務(wù)人員在移動(dòng)端也能實(shí)時(shí)看到設(shè)備作業(yè)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)了企業(yè)的提質(zhì)增效。
Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)在研發(fā)之初就一直秉承著“智建模、易應(yīng)用”的設(shè)計(jì)理念，操作極其簡(jiǎn)單，無(wú)需編寫(xiě)任何代碼，通過(guò)“拖拉拽”的方式，就能快速構(gòu)建挖掘分析流程，即使是不懂 AI 技術(shù)的普通業(yè)務(wù)人員也能快速上手，用數(shù)據(jù)分析解決實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的問(wèn)題。

美林?jǐn)?shù)據(jù)始終聚焦于企業(yè)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的分析需求，不僅致力于為企業(yè)提供更加易用的數(shù)據(jù)分析工具，也希望更多企業(yè)可以通過(guò)Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，將數(shù)據(jù)滲透到各個(gè)業(yè)務(wù)的運(yùn)營(yíng)當(dāng)中，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，構(gòu)建更加高效的協(xié)同數(shù)據(jù)分析工作流程。
在未來(lái)，美林?jǐn)?shù)據(jù)還會(huì)將豐富的轉(zhuǎn)型成功實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，以及成熟的方法論知識(shí)，賦能給更多行業(yè)，為他們后續(xù)在數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)現(xiàn)與實(shí)際應(yīng)用等方面，提供強(qiáng)有力的支撐，助力行業(yè)智能化升級(jí)，讓生產(chǎn)更高效、讓決策更智慧、讓運(yùn)行更安全。

直播預(yù)告
想知道專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析師，是如何用TempoAI幫助某設(shè)備廠(chǎng)商實(shí)現(xiàn)智能場(chǎng)景升級(jí)的嗎？
9月22日20：00，我們Tempo直播間見(jiàn)！
點(diǎn)此即可報(bào)名參加~
 
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