运行参数相互关联
多项工艺变量持续变化,单独查看某一参数难以完整判断当前运行状态。
从多变量运行数据中识别趋势与异常,为操作判断提供辅助依据
授权只读接入DCS、PLC等系统的运行数据,由AI边缘盒子在本地开展多变量关联、运行趋势、工况和异常分析,形成提示与辅助建议。所有生产操作均由现场人员确认,系统不自动控制设备。

焚烧工况由多项数据共同反映,辅助分析的价值在于整理变化关系,为现场人员提供更清晰的复核线索。
多项工艺变量持续变化,单独查看某一参数难以完整判断当前运行状态。
部分异常在固定阈值触发前已呈现变化趋势,依赖人工持续观察不易及时关注。
操作人员需要在多个页面和趋势曲线之间反复对照,信息整理成本较高。
工况判断依赖人员经验,不同班次的观察方法与关注重点可能存在差异。
基于授权只读的DCS、PLC运行数据,分析多个工艺变量的关联关系、趋势和异常变化,形成工况判断、风险提示及操作参考;所有生产操作均由现场人员确认。
结合项目确认的工艺变量及其时间关系,分析不同测点之间的关联变化,为理解复杂焚烧工况提供统一数据依据。
分析多个工艺变量随时间的变化方向、变化速度和持续过程,形成当前运行趋势及需关注的变化线索。
结合现场工艺定义、历史数据和项目规则,识别项目约定的运行状态,为现场人员提供结构化工况结果。
识别偏离既有运行规律、历史模式或项目规则的多变量变化,形成异常提示并保留相关时间和测点信息。
持续分析异常变化的发展方向和持续程度,辅助发现需要提前关注的风险趋势,具体预警条件按项目验证。
结合当前工况、趋势、异常结果和已确认的运行规则匹配操作参考,由现场人员依据制度和实际情况决定是否执行。
系统只提供工况识别、趋势分析、异常提示与辅助建议,生产操作始终由现场人员按照制度确认和执行。
按照确认的测点和接口读取DCS、PLC必要运行数据。
映射测点含义并完成时间关联和基础质量检查。
分析工艺变量之间的关联关系和连续变化趋势。
形成运行状态、异常工况和需关注的风险趋势。
结合项目规则生成提示和操作参考。
现场人员结合制度与实际工况判断和执行处置。
具体测点、接口、网络和分析目标需结合现场系统、历史数据及安全制度共同确认。
在符合现场网络安全要求的区域部署 AI边缘盒子,按授权范围只读接入运行数据并开展本地分析。
根据客户网络和安全制度呈现必要结果,支持人员复核、策略维护与项目协同。
项目在不改变原有生产控制逻辑的前提下部署连微·AI边缘盒子,授权只读接入DCS、PLC运行数据,对多项工艺变量开展关联、趋势、工况和异常分析,并向现场人员呈现提示与操作参考。所有生产操作仍由值守人员依据现场制度执行,系统不自动下发指令。因保密要求,项目名称、炉型、测点和运行数据不对外展示。
将多项运行数据的变化关系集中呈现,辅助人员定位需要进一步核查的趋势。
减少在多个画面之间反复比对数据的工作,为现场判断提供整理后的线索。
将已确认的关注规则和分析方法逐步形成可维护的辅助决策能力。