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提升科研轉化能力，助力產業應用創新

Improve the ability of scientific research transformation and help industrial application innovation

S

科研院所

SCIENTIFIC RESEARCH

行業應用

典型案例

環科院長江生態環境保護修復智慧決策平臺

Tempo大數據分析平臺賦能環保全流程智能化建模，拖拽式、響應式操作解決建模門檻高、工具碎片化問題嚴重、驗證困難等問題外，結合BI展示能力構建了全國水質預報預警模塊及污染路徑追蹤模塊，實現了從事中監測、事后處理提前至事前預測，大大提升了治理響應的及時性。

價值：

實踐了有事后處理提前至事前預測的治理新模式

提升水環境治理相關模型的建模效率70%

一體化全流程科研數據分析平臺落地

適用場景：

研究課題落地孵化 業務智能應用落地 污染路徑追蹤溯源 水質預報預警
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中石化石油工程技術研究院鉆井數據智能分析平臺項目

基于美林數據Tempo AI支撐的鉆井智能中臺，為大數據處理、分析、智能建模、模型訓練，提供一體化流程支持，并實現從數據分析到人工智能應用的高度規范化和自動化。通過該平臺，實現了機器學習技術針對智能鉆井的支撐與賦能。

價值：

全流程支撐鉆井數據的處理與分析

提升鉆井相關建模效率70%

塑造模型共建、共用、共享的行業新業態

適用場景：

研究院算法類知識成果管理 行業大數據分析平臺 石油領域智能化分析平臺
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工信部五所可配置機電產品PHM核心算法軟件工具開發

通過Tempo大數據分析平臺，以可配置機電產品質量可靠性為研究目標，進行實驗數據采集、運行狀態監測、狀態趨勢預測、故障問題分析，通過在平臺中所構建的算法服務，不斷豐富配置機電產品的質量診斷、故障預警等服務能力，助力設備用戶更好的對配置機電產品進行管理與監測，實現配置機電產品的數字化診斷和預警。

價值：

縮短了研究過程中分析模型建模周期，整個建模周期減少30%

提升了電機設備的故障診斷效率，故障診斷事件減少20%

減少了產線設備的停機時間，提升產線效能，停機時間減少18%

適用場景：

電機設備故障診斷與評估 電機設備智能運維 設備質量改進 電機設備故障分析
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