智慧油氣

以AI視角優化生產流程，助力產業結構轉型

利用人工智能技術，構建礦權分析、油田效益分析、設備需求分析以及套損分析等智能化分析模型，提高油井儲量利用率、降低設備投入成本、支撐壓裂井選取決策、分析套損根因，為解決油田復雜系統問題提供了新的途徑。

智慧金融

客群價值深度挖掘 打造精準營銷新模式

基于大數據分析平臺，實現靈活可配置的機器學習模型搭建和敏捷可視化分析，構建面向金融行業的自助式分析一體化的能力，打造智能化分析應用場景。

數字人才培養

結合行業實際，培養應用型數字人才

基于Tempo Talents平臺，構建面向高校的大數據實驗實訓的能力建設，為本科、高職的大數據相關專業及交叉學科的大數據課程實踐，提供全方位的大數據人才能力培養支撐。

水務

助力水企降本增效 讓數字化應用擲地有聲

融合大數據、深度學習、人工智能、高維可視化等先進技術，實現“數字供水”向“智慧供水”跨越，構建大數據相關智能應用的落地，如原水智能調度相關模型的建設，實現需水量精準預測、泵站機組效率分析及峰谷經濟用能梯級調度模型的重點突破，支撐業務的持續高效開展。

政企

助力組織效能提升 為決策提供數字化支撐

解決政企指標數據采集困難，信息化架構不統一，數據多源異構，數據格式種類繁多等問題，實現數據自動采集，建立數據指標與標準體系，支持多源異構數據整合，實現政企數據的統一匯聚和管理，制定統一的數據接口標準，實現數據報送的程序化、標準化、自動化。

智能制造

數字化智造從頂層設計到落地實施

圍繞數字化研發、數字化生產、數字化運營和智能化服務等環節，持續為客戶提供從可行性論證、頂層設計到落地實施的一體化數據增值解決方案與服務。滿足客戶在系統集成、數據治理、數據資產管理、制造過程診斷與優化、設備遠程監控與故障診斷、企業運營管控與決策支持方面的切實需求。

智慧礦山

煤炭行業面臨數字化轉型不充分、煤礦數據利用率低、各業間數據煙囪難以有效整合，數據缺乏安全管控等問題。美林數據基于自身豐富的行業經驗與成熟產品，聚焦數據融合治理、企業級數據資產管理、生產環境實時監測、數據挖掘分析等，助力智能礦山的構建。

發電

創一流技術，造無限動力，助力新能源企業數字化轉型

整合業界先進數據融合技術、數據挖掘算法，深入研究風電行業業務現狀和發展趨勢，打造前端觸角敏銳、后端高度協同、專業無縫銜接的風電新能源運營體系，實現“企業數據業務化全景式管理、設備健康評價與故障診斷預測智能化管理、企業運營服務智慧化決策”，助力風電企業數字化轉型發展。

科研院所

提升科研轉化能力，助力產業應用創新

基于大數據分析平臺，為各科研院所提供面向業務的數據探索、模型搭建、智能應用構建的一體化科研平臺。