Tempo数据工厂平台（TempoDF）是一款“流批一体”的大数据开发平台。平台支持多源异构数据、实时/离线数据采集和处理、统一任务编排和运行监控，能有效帮助企业降低数据融合成本，实现全链路数据开发。

Tempo商业智能平台(TempoBI)是一款面向业务人员的自助式数据分析平台，平台支持便捷的数据准备、丰富的图表组件、强大的分析方法、灵动的视觉交互、多终端/多渠道的成果分享，为企业提供BI数据分析与可视化展现于一体的解决方案。

Tempo 人工智能平台(TempoAl)是一款通用的机器学习模型开发应用平台，面向企业提供数据接入与处理、模型构建与部署、AI工程化应用全生命周期
流程，具有一体化的分析模型构建能力，低使用门槛，无代码自助式操作，是企业AI 时代数字化运营的高效率工具。

Tempo指标平台(TempoEM)是集业务模型、指标管理、指标开发、应用服务、监测预警于一体的全链路指标体系建设平台，实现指标的体系化建设及全生命周期管理，形成指标单一可信来源，全局统一，满足企业指标可视、可信、可用、可管、可追溯需求。

Tempo数据治理平台是以DAMA和DCMM数据治理体系为理论指导，以数据价值释为核心，以数据规划、数据采集、数据开发、数据治理、数据共享为目标的一体化企业级数据治理平台，支撑企业数据治理和数据资产管理工作，夯实企业数据基础，实现数据价值释放。

Tempo Talents--大数据应用能力成长平台，聚焦产业技术发展与人才需求，以大数据人才“应用能力”培养为核心，搭建高校、学生、企业协同合作与共同发展的能力平台，服务高校人才培养、学科建设与科研创新，构建校企融合创新人才培养模式，实现人才供给与产业需求的高效匹配。

TLS证书为您的业务提供了一种具有吸引力的收入来源。有几个行业因素使加密成为浏览器信任网站的要求。因此，现在我们的互联网要求每个网站都必须具有TLS证书。

产业大脑通过汇聚加工企业、行业、政府等数据，提炼生成数字化工艺技术、运营管理、行业知识与模型等组件，构建产业知识库和能力中心，运用数字技术和网络，对土地、劳动力、资本、技术等要素进行跨组织、跨区域融合，实现产业互联、数据互联、商业互联，助力企业创新变革、产业生态优化、政府精准服务。

高效、智能的产业解决方案，实现从生产、供应链到市场销售等多环节的全面协同管理和优化，为企业和产业链升级转型提供有力支持。目前行业涉及智能传感器、数控机床、缝制设备、再生金属等。

主数据是企业跨业务领域、跨流程、跨系统使用的数据。美林主数据管理平台以主数据管理和共享为核心，致力于为用户提供全生命周期管控的主数据治理工具，帮助企业实现主数据的标准化管理、统一编码和全局共享，促进各业务环节、各业部门间的信息共享，提高协同效率。

该企业通过一期项目物料主数据建设，包括：重新定义物料分类、对物料属性结构化、建立物料启停用机制、进行历史数据清洗、统一分发共享给下游系统应用，贯通供应链各环节业务，改善采购周期长、库存成本高等业务问题。方案如下：

通过物料主数据建设，实现了物料快速赋码、一物一码，打通了订单、计划、采购、生产、仓储、物流等业务环节，为企业降本增效、提升整体竞争力奠定了坚实基础。

场景概述

数字化车间、产线的再建设，除了包括车间布局模型、站位模型、设备模型等统一外，更要注重数据层面的标准统一、集成规范统一，以解决后续基于数据的车间流程打通、集团层面的统一管控以及新建工厂的能力复制。

某汽车电池制造厂商的战略目标是，2025年占据全球25%的市场份额，企业急需扩大产能以支撑战略实现，于是在全球布局了十余个制造基地及研发中心。企业对当前基础数据治理的定位是为新建工厂提供统一的数据标准和数据规范，包括：

美林数据中台以DCMM和DAMA数据管理理论为指导，以大数据处理技术为支撑，以数据聚合、治理、开发、服务为核心，致力于为用户提供“咨询+平台+实施”三位一体的数据中台整体解决方案，实现企业数据资产化，推动卓越经营及业务模式变革，助力企业数字化转型。

对产品数据进行规范化定义，通过数据集成实现产品数据中心建设，在数据中心之上构建基于实物BOM的产品全生命周期数据视图，在此基础上开展数据检索、数据组包与质量追溯等应用。

场景概述

在《中国制造2025》战略指引下，某航发公司信息化“十三五”规划中提到构建与产品研发体系相适应的数据资产管理平台，将信息技术全面应用到产品研制全生命周期，助力智能制造，推动企业数字化转型。。

企业有大量的研发、仿真、试验、管理数据等在PDM、ERP、TDM、MES、MPM等系统中积累，分散异构、彼此割裂，智能制造建设面临的首要数据问题：

集团有200多个业务系统，涉及营销、研发、生产、质量、仓储、财务、人事等12大业务，沉淀了大量数据，数据中台建设诉求包括：

数字化生产管控平台面向高端装备离散制造业，为生产管理领导及管理人员打造一体化的工作平台。通过生产主价值链业务数据贯通，实现生产全过程透明化管控、提升生产异常处理效率、提升生产交付能力，推进企业降本增效目标有效落地。

场景概述

面向集团级企业，通过构建全球化互联工厂模式，与集团各级子企业的数据进行连接，及时获取各企业的生产经营动态，让领导层能够真正做到居中调度、掌控全局，基于海量数据的分析能力，实现从事后处置到风险预知，探索大规模定制场景。

在经济全球化、市场国际化背景下，某家电集团为探索大规模定制化模式，提升市场响应能力，需要解决以下问题：

某航空发动机主机厂当前生产过程中面临如下问题：

可应用于高端装配制造行业生产管控场景，解决如下问题：
生产进度管控及结果感知难、计划信息不贯通、信息获取难、异常问题反馈、处理、闭环效率低、资源协调难度大、效率低。

某航空制造集团为应对逐步增大的交付压力，探索新一代企业管控的新模式，希望解决以下问题:：

可应用于高端装配制造行业生产管控场景，解决如下问题：
工作协调沟通难度大、效率低
问题处理跟踪难度大、闭环率低
会议材料准备费时费力、待办跟踪难
无统一对外竞争力展现平台。

某电力装备集团希望基于数字化实现集团物资集约化和透明化管理，要解决如下问题:：

采用暴露问题、预警问题、优化管理的理念,构建集团统一的物资采购及存货透明化管控系统。

可应用于集团型生产制造企业采购与库存业务管控场景，解决如下问题;
集团统一集约化采购管理难、子公司采购状态与进度感知难、集团采购决策无有效数据支撑、子公司库存实际情况难知悉。

设备健康管理平台是基于OSA-CBM体系架构，采用物联网、大数据、人工智能等技术，实现对设备/系统运行状态的实时评估以及运维活动的决策优化，实现设备故障从“被动反应”到“主动预防”的模式转变，从而提升企业生产运营的可靠性和安全性，助力提质增效。

中核集团某企业有如下痛点：

可应用于高端装配制造行业生产管控场景，解决如下问题：
核电生产企业数据管理与分析平台
状态监测与设备健康管理
智能运维应急决策协同构建。

国内某大型汽轮机厂作为电站设备行业大型合资企业，有如下痛点：

汽轮机、发电机、航发、核电反应堆
运行状态监测、故障诊断与预测性维护服务场景建设。

某航天发动机研究设计中心有如下痛点：

采用暴露问题、预警问题、优化管理的理念,构建集团统一的物资采购及存货透明化管控系统。

航空航天发动机、汽轮机、船舶
复杂装备全生命周期监测诊断技术不足、诊断分析工具零散、故障溯源优化能力不足、智能维护水平不高等需求。

企业级数据治理平台

基于云边架构的智能运维系统

遵循电力设备管理协会、电力设备状态维修与在线监测标准化技术委员会等主要标准化组织发布的相关标准，对电站现场运维现状进行分析，帮助电厂梳理现状、规划建设企业运维体系，提供新能源发电设备智能运维系统及实施服务，减少设备故障，提升运维效率，降低度电成本，帮助客户建立自己的运维能力。

大脑模式&小脑模式。

某发电集团风机故障预警项目。

“M168”数字服务体系致力于为能源企业提供“咨询规划、解决方案、产品体系、实施交付及开放集成”五位一体的企业数字化转型服务。服务体系基于一个企业数据中心，围绕数字战略平台、物联网平台、云边协同平台、智能湖仓平台、数据治理平台、智能分析平台六大平台，为企业组织、规划、运营、质量、安全、运维、技术、价值提供保障。