美林数据技术股份有限公司介绍

来源:西安新闻网   编辑:李笑尘 2021.09.09 17:08
来源:西安新闻网 2021-09-09
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美林数据技术股份有限公司(简称:美林数据,NEEQ:831546)是国内知名的数据治理和数据分析服务提供商,重点面向企业客户提供数据资产管理、数据分析与挖掘、数据开发应用为主的大数据产品及增值解决方案,引领大数据应用和产业数据运营等创新服务模式。

公司现已形成工业物联网平台、数据资产管理平台、数据资产图谱平台、商业智能平台、人工智能平台等大数据系列产品。依托领先的产品和技术优势,美林数据深耕智能制造和智慧能源行业应用,拓展军工制造、智能电网、家电制造、汽车装配、智慧石油、智慧水务、智慧教育等细分领域,致力于推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,以数据驱动业务、探索行业数据运营新模式。

凭借在大数据领域的优异表现和突出实力,美林数据入选工信部专精特新“小巨人”企业,连续六年被评为“中国大数据企业50强” 。

西安“一码通”项目

2020年初,新型冠状病毒肺炎疫情爆发。西安市政府组织应用大数据等高新技术解决西安疫情防控与复工复产面临难题。由西安大数据资源管理局牵头实施西安“一码通”项目,用作市民流通的通行证和发生疫情时人员轨迹的排查和密接人员数据摸排工具。

美林数据响应政府号召,承担西安“一码通”码引擎系统建设任务。通过市卫健委采集确诊、无症状、密接、疑似数据,通过一场五站采集国内中高风险地区人员数据,通过信令采集运营商数据,通过各区县指挥部采集线下摸排管控的人员数据,通过西安市疫情联防联控管理平台和机场指挥部采集境外人员数据,通过市指挥部、省应对办采集各省之间推送的疫情数据,然后将采集到的数据通过清洗加工、融合,运用大数据分析技术,结合西安市疫情防控指挥部当下最新管控措施政策,使用手机号和证件号实现数据赋码。

通过建立数据维护模板、设置数据质量规则与约束,实现疫情数据高质量、高标准的管理理念。解决了数据类型杂乱无章、数据标准不一、数据质量较差、数据赋码混乱的问题,降低了疫情防控管理成本、助力疫情及时研判,政府各部门有效的联防联控。

西安市“12345”市民热线服务中心项目

西安市“12345”市民热线服务中心从2017年年底开通热线以来,中心每天承接约5000-6000通市民话务。除了电话热线、短信这样的传统渠道外,12345热线还从微博、微信及市长信箱等多个渠道获取市民反馈。

由于“12345”市民热线反馈的都是群众日常最关心的问题,因此,要确保每一个热线问题得到及时、有效的处理。同时,政务热线是一个动态反映民生诉求的风向标,也是反映政府工作的晴雨表。通过及时挖掘这些问题背后所蕴藏的信息,能够更好的辅助政府进行决策,解决市民困难,服务人民群众。

西安市大数据资源管理局携手美林数据,以提升12345政务热线服务质量与效率为目标,构建“12345”智能决策分析平台。利用大数据及人工智能技术,“12345”市民热线实现了数字化智能运营。

l原本需要人工按周为周期处理的数据量,通过平台,只需要几分钟就可自动化进行文本分析、自动检测及反馈,大大提升热线工单的处理效率。

l通过平台数据挖掘,自动分析热线数据之间有意义的联系、趋势和模式,为前瞻性研判具体事件的办理提供了更本质的支撑依据。

l实时展示工单数据,并对工单的态势、分布进行同比、环比分析,对热点问题、近期工单量变化趋势、基于地理信息的热点分布、反馈诉求的群众等多个维度进行实时动态数据分析,为领导决策和应对处理提供支持。

西安市“12345”热线大数据分析项目先后获得“2002年数字西安建设优秀成果”和“2020年数字陕西建设最佳实践案例”两个奖项。

核电设备远程智能诊断

国内某核电站在关键设备运维方面主要以事后维修和计划性维修为主,核电站运维经济性差,科研单位的专家知识、设备运维服务商的经验、先进的智能诊断技术也没有有机融合。

美林数据部署在核电站现场的关键设备状态数据实时传输系统汇集和整合电站各类关键设备监测系统数据,通过互联网专线将数据传输至位于核动力院的反应堆故障诊断中心服务器,借助在线故障诊断平台及算法,对实时数据进行及时分析并给出诊断报告,可以轻松实现机组级和电站级数据的融合,聚集故障诊断方面的专家资源,自主开发智能诊断分析算法,准确、及时地对关键设备进行智能诊断分析,提出运维策略,实现信息化、一体化、智能化的核电关键设备运维新模式。

凭借“专家系统+人工智能自动识别+专家审核”的分析方式,以最低成本、最快响应对各核电站发生的各类故障进行实时监视、对故障进行及时的定性定量诊断、跟踪变化趋势,实现群堆状态下的反应堆关键设备智能诊断和诊断结果的可视化展示,显著地提高了关键设备诊断分析的质量和效率,单一事件的监测识别时间由120小时,缩短到4小时,综合的事件诊断分析时间也缩短至原来的1/3。

基于大数据与计算智能的反窃电分析

随着社会经济的快速发展,社会用电量不断的逐年增加,受利益驱使,窃电现象也日益严重。窃电的方式也呈现多样化,造成了重大经济损失,也严重影响了正常的供用电秩序。

通过基于大数据与计算智能的反窃电技术研究与应用工具的规划与设计,实现对用户用电行为数据的抽取、清洗转换、窃电疑似用户辨识模型及用电异动用户识别模型的构建,并通过模型的应用,最终输出窃电疑似用户清单给用电检查人员,提高窃电用户识别的精准度,为反窃电管理提供更加高效的方法和手段。

目前国网某省电力公司全年查处违约1500多起,追捕电量1300万千瓦时,追捕电费超过2000万元,有效维护了国家合法权益。

【编辑:李笑尘】