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          行業(yè)產(chǎn)品
          
							
						
          
						
            
							
          • 行業(yè)產(chǎn)品
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          浙江中控軟件技術(shù)有限公司
                                
                
                
          

							
          
                        			
          
		
          
	
          
	
	
          
		
          
            
          
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          中控智能預(yù)警與診斷軟件
          
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          具體成交價(jià)以合同協(xié)議為準(zhǔn)
          
				
          
				
				
          
						
          
							
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          所  在  地杭州市
          
						
          
                        
                    
          
					 							        										
          聯(lián)系方式：陳查看聯(lián)系方式
          
									                                                 
          
						
          
							
          
								更新時(shí)間：2024-10-20 09:20:56瀏覽次數(shù)：78次
							
          
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          經(jīng)營模式：經(jīng)銷商
          
						
          商鋪產(chǎn)品：56條
          
						
          所在地區(qū)：浙江
          
						
          聯(lián)系人：陳 （經(jīng)理）
          												
					
          
				
          
			
          			
          
                                
          
                    產(chǎn)品簡介
                
          
				
          
                      
          
                                                                      
          
					
          產(chǎn)品概述中控智能預(yù)警與診斷軟件（InPlantPDO）以“基于歷史服務(wù)現(xiàn)在及未來，為企業(yè)安平穩(wěn)生產(chǎn)保駕護(hù)航"為目標(biāo)，通過人工智能方法與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建“在線監(jiān)測/預(yù)測預(yù)警-異常評估-異常預(yù)判-異常處理-異常推送"的完整異常預(yù)警預(yù)判鏈，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測、分析、預(yù)警與管控，優(yōu)化生產(chǎn)裝置過程安全管理水平，提高異常事件的處置能力，保障企業(yè)安全生產(chǎn)
          
				
          
				
          
                    詳細(xì)介紹
                
          
			    
          
			        
          
			                     
                       
                           
                               
          產(chǎn)品概述
                               
          中控智能預(yù)警與診斷軟件（InPlant PDO）以“基于歷史服務(wù)現(xiàn)在及未來，為企業(yè)安平穩(wěn)生產(chǎn)保駕護(hù)航"為目標(biāo)，通過人工智能方法與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建“在線監(jiān)測/預(yù)測預(yù)警-異常評估-異常預(yù)判-異常處理-異常推送"的完整異常預(yù)警預(yù)判鏈，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測、分析、預(yù)警與管控，優(yōu)化生產(chǎn)裝置過程安全管理水平，提高異常事件的處置能力，保障企業(yè)安全生產(chǎn)。
                           
                           
                                                       中控智能預(yù)警與診斷軟件                                     
                       
                                        
          產(chǎn)品特性
                           
                                                                                    
                                                                                                         
                                       
                                       
                                           
          系統(tǒng)支持預(yù)警、預(yù)判、處理、推送等完整的異常預(yù)警預(yù)判鏈，提高事故應(yīng)急響應(yīng)速度。

                                      
                                                                                                             
                                                                                                         
                                       
                                       
                                           
          模型構(gòu)建線上化，縮減實(shí)施與維護(hù)成本。系統(tǒng)支持在線建立預(yù)測預(yù)警、異常預(yù)判、操作優(yōu)化等數(shù)據(jù)模型，便于企業(yè)生產(chǎn)流程變更，提升可維護(hù)性。

                                      
                                                                                                             
                                                                                                         
                                       
                                       
                                           
          歷史數(shù)據(jù)案例化，為生產(chǎn)提供借鑒與指導(dǎo)。用戶可根據(jù)生產(chǎn)時(shí)間狀況，對典型異常生產(chǎn)工況構(gòu)建案例。

                                      
                                                                        
                                                                                                                                                             
                        
			        
          
			    
          
                                                				
          
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