産品特性

系統具有離線建模、在線實時(shí)模型分(fēn)析等多(duō)種運行方式，也(yě)可(kě)以作爲大(dà)數據智能分(fēn)析組件嵌入到企業已有的(de)工業互聯網平台。

系統具有大(dà)數據模型、大(dà)數據+機理(lǐ)混合模型的(de)建模功能。

系統可(kě)以與工業互聯網平台的(de) BI 等前端展示有機結合，深度融合到企業工業互聯網平台中。

系統具有利用(yòng) AI 人(rén)工智能技術對(duì)運行的(de)模型進行持續自動優化(huà)。

核心優勢

系統采用(yòng)的(de)建模技術爲我公司自主研發，國産自主可(kě)控。

系統具備自主研發的(de)大(dà)數據+機理(lǐ)混合模型的(de)建模功能。

系統模型利用(yòng) AI 人(rén)工智能技術能對(duì)已有模型進行持續自動優化(huà)。

系統可(kě)以作爲大(dà)數據智能分(fēn)析組件形式嵌入到企業工業互聯網平台中，能夠極大(dà)地提升原有平台的(de)分(fēn)析能力。

産品功能

生産報警智能分(fēn)析與優化(huà)組件：

應用(yòng)先進的(de)生産報警智能分(fēn)析技術，通(tōng)過針對(duì)企業重點化(huà)工裝置的(de)報警曆史大(dà)數據的(de)統計和(hé)智能分(fēn)析，經過 PDCA 循環實現報警的(de)動态、持續改進，從而減輕操作人(rén)員(yuán)的(de)報警負擔，降低丢失關鍵報警的(de)可(kě)能性；減少空報警（例如報警抖動、瞬時(shí)報警或者過時(shí)報警）和(hé)冗餘報警；确保報警優先級正确，響應合理(lǐ)；提升操作人(rén)員(yuán)響應速度，達到更快(kuài)、更穩定、更有效。

異常工況監測預警組件：

根據重點化(huà)工裝置運行深受關注的(de)問題，利用(yòng)裝置運行曆史大(dà)數據，在（例如：催化(huà)劑床層壓降監測預警、反應器徑向分(fēn)布監測預警、關鍵儀表異常監測、換熱(rè)器結垢監測預警、換熱(rè)器内漏監測預警）等方面建立預測模型。

催化(huà)劑性能智能評估與分(fēn)析組件：

重點對(duì)固定床加氫裝置催化(huà)劑性能和(hé)壽命在線進行評估，利用(yòng)曆史大(dà)數據建模生成“數字孿生體”和(hé)“控制率模型”，通(tōng)過對(duì)生産系統實時(shí)預測、智能優化(huà)，使催化(huà)劑全生命周期效益最大(dà)化(huà)。

典型效益

系統的(de)投用(yòng)，可(kě)以大(dà)幅提升化(huà)工企業生産裝置的(de) DCS 報警統計和(hé)智能分(fēn)析，經過 PDCA 循環實現報警的(de)動态、持續改進，從而減輕操作人(rén)員(yuán)的(de)報警負擔，确保報警優先級正确，提升操作人(rén)員(yuán)響應速度。

并利用(yòng)先進的(de)大(dà)數據和(hé)人(rén)工智能機器學習(xí)等技術對(duì)生産裝置的(de)異常工況進行提前預測預警，從而提高(gāo)生産及工藝管理(lǐ)水(shuǐ)平，通(tōng)過對(duì)生産系統不斷重複“狀态感知、實時(shí)預測、自主優化(huà)、精準執行”的(de)智能過程，把正确的(de)信息，以正确的(de)方式，在正确的(de)時(shí)間，給到正确的(de)地點，因此而把事情做(zuò)對(duì)、做(zuò)優，甚至通(tōng)過機器學習(xí)，一次比一次做(zuò)得(de)更好。

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