報警管理
漢中諾預警預測智能分析系統 H+ M 是我公司利用先進的大數據和人工智能機器學習等技術自研的基于工業互聯網大數據分析平臺軟件，可以為客戶企業響應國家智能制造新模式戰略，深化兩化融合，提升企業核心競爭力起到較大的促進作用。系統建模工具可以進行大數據模型和大數據+化工機理混合模型的建立，并可進一步結合人工智能機器學習等技術對化工企業生產裝置的異常工況、催化劑壽命等進行提前預測預警、操作智能優化。
產品特性
系統具有離線建模、在線實時模型分析等多種運行方式，也可以作為大數據智能分析組件嵌入到企業已有的工業互聯網平臺。
系統具有大數據模型、大數據+機理混合模型的建模功能。
系統可以與工業互聯網平臺的 BI 等前端展示有機結合，深度融合到企業工業互聯網平臺中。
系統具有利用 AI 人工智能技術對運行的模型進行持續自動優化。
核心優勢
系統采用的建模技術為我公司自主研發，國產自主可控。
系統具備自主研發的大數據+機理混合模型的建模功能。
系統模型利用 AI 人工智能技術能對已有模型進行持續自動優化。
系統可以作為大數據智能分析組件形式嵌入到企業工業互聯網平臺中，能夠極大地提升原有平臺的分析能力。
產品功能
生產報警智能分析與優化組件：
應用先進的生產報警智能分析技術，通過針對企業重點化工裝置的報警歷史大數據的統計和智能分析，經過 PDCA 循環實現報警的動態、持續改進，從而減輕操作人員的報警負擔，降低丟失關鍵報警的可能性；減少空報警（例如報警抖動、瞬時報警或者過時報警）和冗余報警；確保報警優先級正確，響應合理；提升操作人員響應速度，達到更快、更穩定、更有效。
異常工況監測預警組件：
根據重點化工裝置運行深受關注的問題，利用裝置運行歷史大數據，在（例如：催化劑床層壓降監測預警、反應器徑向分布監測預警、關鍵儀表異常監測、換熱器結垢監測預警、換熱器內漏監測預警）等方面建立預測模型。
催化劑性能智能評估與分析組件：
重點對固定床加氫裝置催化劑性能和壽命在線進行評估，利用歷史大數據建模生成“數字孿生體”和“控制率模型”，通過對生產系統實時預測、智能優化，使催化劑全生命周期效益最大化。
典型效益
系統的投用，可以大幅提升化工企業生產裝置的 DCS 報警統計和智能分析，經過 PDCA 循環實現報警的動態、持續改進，從而減輕操作人員的報警負擔，確保報警優先級正確，提升操作人員響應速度。
并利用先進的大數據和人工智能機器學習等技術對生產裝置的異常工況進行提前預測預警，從而提高生產及工藝管理水平，通過對生產系統不斷重復“狀態感知、實時預測、自主優化、精準執行”的智能過程，把正確的信息，以正確的方式，在正確的時間，給到正確的地點，因此而把事情做對、做優，甚至通過機器學習，一次比一次做得更好。
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