如何实现智能场景的搭建与升级？看看这家企业是怎么做的

想要充分释放数据价值，就要实现从业务数据化到数据业务化的升级，但是转型之路的每个环节都充满着各种挑战。面对众多“路障”，接下来该怎么走？

Tempo AI来帮你，让数据更懂业务！

在数据业务化的过程中，重点在“业务”二字，这同时也对企业的数据治理与应用提出了更高的要求，要将数据渗透到各个业务的运营当中，利用数据反哺业务，才能最大化地完成数据的价值释放。Tempo AI打通了“从数据到模型，从模型到场景化应用”的全流程，能满足用户数据分析过程中从数据接入、数据处理、分析建模、模型评估、部署应用到管理监控等功能诉求，赋能企业拥抱数据。

01 数据支撑能力强大

Tempo AI提供关系数据、MPP数据、API数据、实时数据等各类数据源的接入，满足企业多源异构数据的管理需求。

通过Tempo AI，可将设备的功率和型号等固定参数、运行过程中产生的频次等统计参数、水平及垂直传感器的振动信号参数进行多源数据融合，为后续的建模打好数据基础，让数据成为业务高效运行强有力的支撑。

02 分析能力强大

Tempo AI基于大数据架构，能提供全面的算法选择，实现海量数据的高效分析，通过洞察，帮助用户获取业务数据的规律模式。还支持信号输入、信号预处理、信号特征工程、信号变换等信号分析功能，为企业打造面向工业信号数据的“信号分析 + 机器学习”新模式。

基于融合后的多源数据，进行设备智能预测分析，为设备监测与维修提供更智能的服务。

1）利用因子分析法、Topsis 等多种综合评价算法，完成了对设备性能的动态分析和评估；
2）利用GBDT、神经网络等多种回归算法，完成了对设备的寿命预测；
3）利用XGBoost、随机森林等多种分类算法，完成了对设备的故障预测；
4）利用时频域分析、变点检测等多种信号分析算法，完成了对设备状态的动态预警。

03 工程化应用落地效果好

数据模型作为Tempo AI的核心，可将所有待分析的数据进行统一模型化、标准化，并进行模型的统一调度、部署、管理和监控，为下游的数据分析、应用迁移奠定稳固的基础。

Tempo AI可根据设备数据的更新频率进行自定义调度异步服务，不断训练和调优模型，为后续分析提供最优参数，持续提高在线预测的准确率。

04 成果监测更直观

Tempo AI不仅可以实现多源异构数据的输入，还支持将分析结果输出至多种数据源接口，以便于AI结果的可视化呈现。再配合Tempo BI的成果监视页面，让数据得到可视化的落地展示，实现了对业务运行状况的实时监测及数据分析，更加清晰和深度体现业务数据价值。

Tempo BI只需简单的操作，便可将设备的实时数据、监控状态、预警信息等通过大屏进行可视化展示，管理人员在办公室就能清晰了解系统运行情况，业务人员在移动端也能实时看到设备作业状态，实现了企业的提质增效。

Tempo大数据分析平台在研发之初就一直秉承着“智建模、易应用”的设计理念，操作极其简单，无需编写任何代码，通过“拖拉拽”的方式，就能快速构建挖掘分析流程，即使是不懂 AI 技术的普通业务人员也能快速上手，用数据分析解决实际业务场景中的问题。

美林数据始终聚焦于企业实际业务场景中的分析需求，不仅致力于为企业提供更加易用的数据分析工具，也希望更多企业可以通过Tempo大数据分析平台，将数据渗透到各个业务的运营当中，用数据驱动业务，构建更加高效的协同数据分析工作流程。

在未来，美林数据还会将丰富的转型成功实践经验，以及成熟的方法论知识，赋能给更多行业，为他们后续在数据价值发现与实际应用等方面，提供强有力的支撑，助力行业智能化升级，让生产更高效、让决策更智慧、让运行更安全。