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?jǐn)?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(yīng)用一體化、產(chǎn)品化的大數(shù)據(jù)整體解決方案
返回
基于大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建變壓器油色譜濃度預(yù)測及故障智能診斷分析模型，實(shí)現(xiàn)變壓器設(shè)備狀態(tài)評價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、故障研判。
準(zhǔn)確預(yù)測需水量，為企業(yè)制訂經(jīng)濟(jì)合理的運(yùn)行調(diào)度方案提供數(shù)據(jù)支撐。幫助業(yè)務(wù)人員快速判斷機(jī)組是否存在運(yùn)行故障、故障類型以及故障發(fā)生站點(diǎn)。
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(zhǔn)確地對齒輪箱故障進(jìn)行預(yù)警，對降低風(fēng)電場的運(yùn)維成本、提高風(fēng)電場的經(jīng)濟(jì)效益、提高風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行的可靠性具有重要意義。
建立風(fēng)電機(jī)組性能劣化預(yù)警模型，預(yù)警風(fēng)電機(jī)組性能劣化，準(zhǔn)確把握機(jī)組的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài),并對其早期缺陷及時(shí)預(yù)警,有助于防范機(jī)組嚴(yán)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(zhǔn)確、可靠識別異音的痛點(diǎn)。
在廣泛獲取設(shè)備狀態(tài)信息的基礎(chǔ)上，借助數(shù)據(jù)分析方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法來評估設(shè)備的健康狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、故障預(yù)測、自主維修和設(shè)備綜合信息管理等。
運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析手段，及時(shí)、準(zhǔn)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(jìn)行決策支撐，提高政府及工商業(yè)等部門的服務(wù)水平，提升企業(yè)的盈利能力和競爭能力。
竊電戶在實(shí)施竊電過程中，可能會(huì)造成電網(wǎng)不正常運(yùn)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(zāi)、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(yùn)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(yùn)行。
售電量預(yù)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(biāo)、制訂有序用電方案、指導(dǎo)發(fā)電廠和輸配電網(wǎng)的合理運(yùn)行具有重要意義。
利用人工智能自然語言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)客戶訴求的精準(zhǔn)分析和應(yīng)用，智能投訴風(fēng)險(xiǎn)研判，提前預(yù)知風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，加快推進(jìn)由被動(dòng)坐商向主動(dòng)行商服務(wù)轉(zhuǎn)變。
