美林数据基于太原理工大学煤矿智能装备工程研究中心推动智能化技术与煤炭产业融合发展的理念，协助打造智慧矿山大数据一体化分析平台，提升煤矿智能化水平，助力产业应用创新与科研成果转化，释放数据巨潜能，打造矿山新高地。

基于Tempo科研平台，为太原理工大学煤矿智能装备工程研究中心打造智慧矿山大数据一体化分析平台；平台为用户提供批流一体的数据处理平台。集数据采集、数据接入、数据处理、数据成果输出于一体，支持接入广泛的数据类型，拥有强大灵活的数据处理功能，同时支持将数据成果输出至不同类型的数据库；同时为用户提供了简单易用的数据可视化与数据挖掘分析应用，使得业务人员、公民数据科学家轻松开展数据分析，洞察数据价值；并以此为基础，形成掘进机远程监测、生产分析等多维度分析应用，不断提升煤矿运营自动化智能化管控水平，提升煤矿开发效率，并实现学校知识成果的快速沉淀及价值转移。

● 智能装备性能分析与优化

利用平台提供的工具，对煤矿智能装备的运行数据进行实时监测和分析，识别装备性能瓶颈和潜在问题，为装备的优化设计提供数据支持。同时还可预测装备故障的发生概率和剩余使用寿命，实现预防性维护和智能维修，提高装备的可靠性和使用效率。

● 安全生产监控与预警：

结合煤矿生产中的多源数据，利用机器学习构建安全生产监控模型，实时监测生产环境中的瓦斯浓度、温度、湿度等关键指标，预测并预警潜在的安全风险，分析事故原因和规律，为制定有效的安全措施提供决策支持。

● 生产效率提升与能源管理

对煤矿生产过程中的数据进行挖掘，发现生产流程中的瓶颈和优化点，提出改进方案，提升生产效率。同时通过数据分析，对煤矿的能源消耗进行实时监测和预测，优化能源使用方案，降低生产成本，实现绿色生产。

● 成果评估与推广

利用平台提供的成果管理与应用模块可以对科研成果进行评估与管理，识别出具有市场潜力和应用价值的成果。这有助于科研人员快速筛选出值得进一步推广或转化的成果，加速科研成果的商业化和产业化进程。

第一，降低科研门槛，让煤矿安全、采掘业务专家可以快速完成模型搭建

Tempo科研平台拖拽式操作，不仅能够让高校科研团队轻松地应用模型搭建技术，还可以让煤矿安全和采掘业务专家等非编程专业人士也能快速掌握分析知识，让科研数据更高效地发挥应用价值。此外，这些工具和平台还能优化和加速数据处理流程，提高数据模型的预测能力和精度，为高校科研团队开展前沿领域研究提供必要的支持和保障。提供大数据分析和数据挖掘建模的低代码工具和平台已经成为高校科研团队不可或缺的一部分，也是推动数字化转型的关键步骤之一。业务人员可以通过拖拉拽的形式进行模型搭建，利用数据分析和机器学习引擎，对煤矿智能装备的运行数据进行实时监测和分析，识别装备性能瓶颈和潜在问题，为装备的优化设计提供数据支持。通过机器学习算法，预测装备故障的发生概率和剩余使用寿命，实现预防性维护和智能维修，提高装备的可靠性和使用效率。

第二，科研成果到应用一站式打通，从模型到应用的全流程构建

Tempo平台不仅能提高科研团队数据分析、挖掘和建模的效率，同时也能满足企业和应用场景对成果应用的需求，实现科研成果到应用的快速转化。通过一站式打通，将模型从开发到应用的全流程构建起来，使科研成果可以更快地转化为经济或社会效益，满足社会需求，推动煤炭领域数字化转型，提高科研团队的创新能力和竞争力。

第三，成果统一管理与监测，实现科研成果的积累与不断创新

Tempo平台的成果管理和监测功能，则让高校科研团队可以在一个统一、规范的平台中管理和检索所有科研成果。同时，平台还可以自动化地追踪和记录科研成果的创新过程和演变路径，帮助团队在合适的时间点找到并发掘价值。通过这种方式，不仅可以提高团队的转化效率，同时还可以确保科研成果得到充分积累和更高效的创新转化。

低代码工具和平台所提供的科研成果管理和监测功能，可以帮助高校科研团队更好地挖掘和积累科研成果，促进科研团队的自我创新和发展。也可以为团队的管理提供了便捷、高效的工具和平台，优先满足科研团队处理科研数据的重要需求，推动高校科研的科研成果转化和经济发展。

第四，业务化定制数据分析能力提升与资源沉淀

Tempo科研平台平台支持科研人员开发和测试各种机器学习模型，如分类、回归、聚类等。科研人员可以利用这些模型对特定问题进行建模和预测，并通过优化算法提升模型的性能，最后沉淀成自己定制化、业务化的数据分析能力与资源