作為業(yè)界領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)行業(yè)解決方案專家
美林數(shù)據(jù)已經(jīng)為電力行業(yè)、制造行業(yè)、金融行業(yè)提供了
具有數(shù)據(jù)應用一體化、產(chǎn)品化的大數(shù)據(jù)整體解決方案
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基于大數(shù)據(jù)深度學習和機器學習算法，構(gòu)建變壓器油色譜濃度預測及故障智能診斷分析模型，實現(xiàn)變壓器設備狀態(tài)評價、風險預警、故障研判。
準確預測需水量，為企業(yè)制訂經(jīng)濟合理的運行調(diào)度方案提供數(shù)據(jù)支撐。幫助業(yè)務人員快速判斷機組是否存在運行故障、故障類型以及故障發(fā)生站點。
基于質(zhì)量大數(shù)據(jù)分析平臺，揭示出產(chǎn)品裝配質(zhì)量問題的影響因素及其根源，為產(chǎn)品裝配過程提供大數(shù)據(jù)分析手段、為產(chǎn)品品質(zhì)提升找到方向，降低產(chǎn)品不良品率，提升企業(yè)制造管理水平。
迅速、準確地對齒輪箱故障進行預警，對降低風電場的運維成本、提高風電場的經(jīng)濟效益、提高風電機組運行的可靠性具有重要意義。
建立風電機組性能劣化預警模型，預警風電機組性能劣化，準確把握機組的實時運行狀態(tài),并對其早期缺陷及時預警,有助于防范機組嚴重故障的發(fā)生。
基于客戶現(xiàn)有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，結(jié)合平臺軟件及硬件資源，開發(fā)產(chǎn)品噪音大數(shù)據(jù)智能檢測系統(tǒng)，有效解決人工檢測無法準確、可靠識別異音的痛點。
在廣泛獲取設備狀態(tài)信息的基礎上，借助數(shù)據(jù)分析方法和機器學習算法來評估設備的健康狀態(tài)，實現(xiàn)設備健康狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、故障預測、自主維修和設備綜合信息管理等。
運用大數(shù)據(jù)分析手段，及時、準確地掌握客戶用電行為特征，對企業(yè)的電力營銷和調(diào)度進行決策支撐，提高政府及工商業(yè)等部門的服務水平，提升企業(yè)的盈利能力和競爭能力。
竊電戶在實施竊電過程中，可能會造成電網(wǎng)不正常運行，影響了安全用電，甚至在有些竊電案例中，發(fā)生了短路造成的火災、爆炸等。
通過評估和考查影響臺區(qū)重過載發(fā)生的特征，運送大數(shù)據(jù)算法分析并構(gòu)建模型，降低配變損壞維修成本、提升故障配變搶修效率、保證電網(wǎng)安全運行。
售電量預測對于國家電網(wǎng)公司合理地確定銷售電量總定額、分解售電量銷售指標、制訂有序用電方案、指導發(fā)電廠和輸配電網(wǎng)的合理運行具有重要意義。
利用人工智能自然語言處理技術(shù)，實現(xiàn)客戶訴求的精準分析和應用，智能投訴風險研判，提前預知風險點，加快推進由被動坐商向主動行商服務轉(zhuǎn)變。
