機器學習平臺賦能企業數字化轉型，助力智能場景的搭建與升級
2022-09-07 17:51:46
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想要充分釋放數據價值，就要實現從業務數據化到數據業務化的升級，但是轉型之路的每個環節都充滿著各種挑戰。面對眾多“路障”，接下來該怎么走？
Tempo AI來幫你，讓數據更懂業務！
在數據業務化的過程中，重點在“業務”二字，這同時也對企業的數據治理與應用提出了更高的要求，要將數據滲透到各個業務的運營當中，利用數據反哺業務，才能最大化地完成數據的價值釋放。Tempo機器學習平臺打通了“從數據到模型，從模型到場景化應用”的全流程，能滿足用戶數據分析過程中從數據接入、數據處理、分析建模、模型評估、部署應用到管理監控等功能訴求，賦能企業擁抱數據。
01、數據支撐能力強大
Tempo機器學習平臺提供關系數據、MPP數據、API數據、實時數據等各類數據源的接入，滿足企業多源異構數據的管理需求。
通過Tempo機器學習平臺，可將設備的功率和型號等固定參數、運行過程中產生的頻次等統計參數、水平及垂直傳感器的振動信號參數進行多源數據融合，為后續的建模打好數據基礎，讓數據成為業務高效運行強有力的支撐。
02、分析能力強大
Tempo機器學習平臺基于大數據架構，能提供全面的算法選擇，實現海量數據的高效分析，通過洞察，幫助用戶獲取業務數據的規律模式。還支持信號輸入、信號預處理、信號特征工程、信號變換等信號分析功能，為企業打造面向工業信號數據的“信號分析 + 機器學習”新模式。
基于融合后的多源數據，進行設備智能預測分析，為設備監測與維修提供更智能的服務。
1）利用因子分析法、Topsis 等多種綜合評價算法，完成了對設備性能的動態分析和評估；
2）利用GBDT、神經網絡等多種回歸算法，完成了對設備的壽命預測；
3）利用XGBoost、隨機森林等多種分類算法，完成了對設備的故障預測；
4）利用時頻域分析、變點檢測等多種信號分析算法，完成了對設備狀態的動態預警。
03、工程化應用落地效果好
數據模型作為Tempo機器學習平臺的核心，可將所有待分析的數據進行統一模型化、標準化，并進行模型的統一調度、部署、管理和監控，為下游的數據分析、應用遷移奠定穩固的基礎。
Tempo AI可根據設備數據的更新頻率進行自定義調度異步服務，不斷訓練和調優模型，為后續分析提供最優參數，持續提高在線預測的準確率。
04、成果監測更直觀
Tempo機器學習平臺不僅可以實現多源異構數據的輸入，還支持將分析結果輸出至多種數據源接口，以便于AI結果的可視化呈現。再配合Tempo BI的成果監視頁面，讓數據得到可視化的落地展示，實現了對業務運行狀況的實時監測及數據分析，更加清晰和深度體現業務數據價值。
Tempo數據可視化平臺只需簡單的操作，便可將設備的實時數據、監控狀態、預警信息等通過大屏進行可視化展示，管理人員在辦公室就能清晰了解系統運行情況，業務人員在移動端也能實時看到設備作業狀態，實現了企業的提質增效。
Tempo大數據分析平臺在研發之初就一直秉承著“智建模、易應用”的設計理念，操作極其簡單，無需編寫任何代碼，通過“拖拉拽”的方式，就能快速構建挖掘分析流程，即使是不懂 AI 技術的普通業務人員也能快速上手，用數據分析解決實際業務場景中的問題。
美林數據始終聚焦于企業實際業務場景中的分析需求，不僅致力于為企業提供更加易用的數據分析工具，也希望更多企業可以通過Tempo大數據分析平臺，將數據滲透到各個業務的運營當中，用數據驅動業務，構建更加高效的協同數據分析工作流程。
在未來，美林數據還會將豐富的轉型成功實踐經驗，以及成熟的方法論知識，賦能給更多行業，為他們后續在數據價值發現與實際應用等方面，提供強有力的支撐，助力行業智能化升級，讓生產更高效、讓決策更智慧、讓運行更安全。
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