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提升科研转化能力，助力产业应用创新

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

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科研院所

SCIENTIFIC RESEARCH

行业应用

典型案例

环科院长江生态环境?；ば薷粗腔劬霾咂教?/h3>
Tempo大数据分析平台赋能环保全流程智能化建模，拖拽式、响应式操作解决建模门槛高、工具碎片化问题严重、验证困难等问题外，结合BI展示能力构建了全国水质预报预警?？榧拔廴韭肪蹲纷倌？?，实现了从事中监测、事后处理提前至事前预测，大大提升了治理响应的及时性。

价值：

实践了有事后处理提前至事前预测的治理新模式

提升水环境治理相关模型的建模效率70%

一体化全流程科研数据分析平台落地

适用场景：

研究课题落地孵化 业务智能应用落地 污染路径追踪溯源 水质预报预警
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中石化石油工程技术研究院钻井数据智能分析平台项目

基于美林数据Tempo AI支撑的钻井智能中台，为大数据处理、分析、智能建模、模型训练，提供一体化流程支持，并实现从数据分析到人工智能应用的高度规范化和自动化。通过该平台，实现了机器学习技术针对智能钻井的支撑与赋能。

价值：

全流程支撑钻井数据的处理与分析

提升钻井相关建模效率70%

塑造模型共建、共用、共享的行业新业态

适用场景：

研究院算法类知识成果管理 行业大数据分析平台 石油领域智能化分析平台
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工信部五所可配置机电产品PHM核心算法软件工具开发

通过Tempo大数据分析平台，以可配置机电产品质量可靠性为研究目标，进行实验数据采集、运行状态监测、状态趋势预测、故障问题分析，通过在平台中所构建的算法服务，不断丰富配置机电产品的质量诊断、故障预警等服务能力，助力设备用户更好的对配置机电产品进行管理与监测，实现配置机电产品的数字化诊断和预警。

价值：

缩短了研究过程中分析模型建模周期，整个建模周期减少30%

提升了电机设备的故障诊断效率，故障诊断事件减少20%

减少了产线设备的?；奔洌嵘咝?，停机时间减少18%

适用场景：

电机设备故障诊断与评估 电机设备智能运维 设备质量改进 电机设备故障分析
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