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公开(公告)号：CN114463154B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210381000.5
申请日：2022-04-13
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种厂区安全事故可视化应急系统及应急处理方法，系统包括建模信息采集模块，用于采集待建模区域的建模数据；3D地图构建模块，用于构建待建模区域对应的3D地图；应急数据采集模块，用于采集预备应急数据；应急预案制定模块，用于制定应急预案；信息标注及更新模块，用于将应急物资信息在3D地图中进行地理信息标注；数据关联模块，用于获取和关联可视化数据，并存储至可视化数据库；可视化模块，用于在3D地图上实时展示可视化事故信息；应急处理模块，用于制定安全事故处理方案。如此，突发安全事故后，可以精确地反映出事发地点及周边环境的实时状态，从而使得相关人员做出准确的应急处理方案，提高安全事故的应急处理效果。
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公开(公告)号：CN114689802A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210353896.6
申请日：2022-04-06
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及空气污染监测领域，尤其涉及一种空气污染立体监测展示系统及方法，包括：无人机采集模块，用于读取预设区域内不同高度的空气质量数据，同时对多个空气质量数据进行预处理，得到多个空气质量数据的统计数据，空气质量数据的统计数据传输至数据处理模块；数据处理模块，将空气质量数据的统计数据转换为三维可视化数据，并将三维可视化数据传输至展示模块；展示模块，用于将三维可视化数据在3D地图上可视化显示。在实际应用过程中，本申请的展示系统，能够通过无人机采集模块对钢铁企业厂区进行全空域的污染排放物监测，能够更为准确及时得监测污染排放物的扩散状况，且将采集数据通过可视化得处理，使得污染排放物能够更直观得展现。
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公开(公告)号：CN114565189A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210353560.X
申请日：2022-04-06
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种原燃料库存预测方法及装置。所述方法包括：在预测当日的当前预测时间，根据待预测原燃料的当日系统库存、当日进厂未入储量，以及当日当前已耗用量，确定当前预测库存，再根据所有运输方式的预测进厂时间，获取当日未来进厂量，再结合当日未来时段内的未来耗用量，确定预测当日的预测库存，最终根据所有运输方式在任一预测未来日的预测进厂量、计划耗用量以及预测未来日的前一日的预测库存，确定预测未来日的预测库存。整个方法充分考虑多种运输方式并根据对应的预测进厂时间获取预测进厂量，可以对预测当日及预测当日之后任一日的库存进行预测，同时还能根据物流信息的变化实时监测库存的变化，不仅实时性较强，而且准确性较高。
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公开(公告)号：CN114463154A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210381000.5
申请日：2022-04-13
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种厂区安全事故可视化应急系统及应急处理方法，系统包括建模信息采集模块，用于采集待建模区域的建模数据；3D地图构建模块，用于构建待建模区域对应的3D地图；应急数据采集模块，用于采集预备应急数据；应急预案制定模块，用于制定应急预案；信息标注及更新模块，用于将应急物资信息在3D地图中进行地理信息标注；数据关联模块，用于获取和关联可视化数据，并存储至可视化数据库；可视化模块，用于在3D地图上实时展示可视化事故信息；应急处理模块，用于制定安全事故处理方案。如此，突发安全事故后，可以精确地反映出事发地点及周边环境的实时状态，从而使得相关人员做出准确的应急处理方案，提高安全事故的应急处理效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117407146A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311713316.0
申请日：2023-12-14
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及计算机应用技术领域，提供一种基于哈希算法满足时序性的调度方法、系统、介质及设备，方法包括采用任务分组策略对任务进行分组，得到第一分组；利用哈希算法计算取模值；根据取模值对多个第一分组进行二次分组，得到第二分组；将多个第二分组和虚拟节点分配至哈希环上；根据第二分组的取模值与虚拟节点的节点值的关系，利用哈希任务调度器对多个第二分组进行调度。本申请中，哈希算法满足同类任务时序一致性，任务分组技术减少了系统调度次数，减少系统运行所需资源。调度器实现了同类任务发送至同一任务执行节点，从而保证同类任务执行的按时序执行的要求。提升任务调度服务的稳定性，并有效保证物联网数据采集和计算任务的时序性。
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公开(公告)号：CN117008550A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311000007.9
申请日：2023-08-09
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种基于智能工厂的生产控制系统，生产控制系统通过智慧运营中心综合总厂业务数据库与各分厂厂区的区域物联网平台数据对生产各个集群进行控制，原料管控单元响应用料需求进行配料与采购，炼铁监测单元实时监控铁水炼制状态并形成业绩任务的跟踪，铁调跟踪单元实时监控铁水生产以及出铁转运，炼钢监测单元实时监控钢水炼制状态并且完成业绩任务的跟踪，轧钢监测单元监控加热炉以及轧机的生产状态并且完成业绩任务的跟踪，成品跟踪单元跟踪确认产品的库存与出入动态、并对库存结构进行实时分析跟踪产品动态。本申请能够整合支撑系统业务、流程、数据、模型，可保证钢铁生产企业整个生产系统的稳定有序运行以及生产运行效率的不断提升。
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公开(公告)号：CN115618751B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211619454.8
申请日：2022-12-16
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N20/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种钢板力学性能预测方法，其包括：由制造执行系统中导出钢板数据；采集得到的钢板数据进行清洗并划为训练集和测试集；通过训练集对卷积神经网络进行训练得到训练后的卷积神经网络模型，再将训练集和测试集放入训练后的卷积神经网络模型输出新训练集和新测试集；通过新训练集对集成学习模型进行训练，所得到的训练后的集成学习模型经新测试集评估对比合格即将训练后的集成学习模型作为预测模型；进行钢板力学性能预测时只需导入新的钢板的生产过程数据、依次经卷积神经网络模型和集成学习模型处理后即可对其力学性能进行预测。本申请将卷积神经网络模型和集成学习模型的优点结合，可准确预测钢板力学性能，同时降低试验成本。
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公开(公告)号：CN115580619B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211486607.6
申请日：2022-11-25
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC: H04L67/1004 , H04L67/1074
Abstract: 本申请实施例提供了一种数据处理系统和数据处理方法，该数据处理系统包括数据采集服务和数据处理服务，数据采集服务与至少一个边缘设备连接。其中，边缘设备用于采集监控环境中的数据，得到多条原始数据；数据采集服务用于从边缘设备中获取多条原始数据，并将多条原始数据发送给数据处理服务；数据处理服务用于处理数据采集服务发送的多条原始数据。由此可见，本申请的数据处理系统在数据采集服务和数据处理服务之间，去除了传统的消息服务队列，节省了部署消息队列服务所需的运行资源和服务器资源。而且，数据采集服务和数据处理服务之间采用点对点的模式进行通信，降低了消息传输时延，提高了系统响应的实时性。
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公开(公告)号：CN115618751A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211619454.8
申请日：2022-12-16
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种钢板力学性能预测方法，其包括：由制造执行系统中导出钢板数据；采集得到的钢板数据进行清洗并划为训练集和测试集；通过训练集对卷积神经网络进行训练得到训练后的卷积神经网络模型，再将训练集和测试集放入训练后的卷积神经网络模型输出新训练集和新测试集；通过新训练集对集成学习模型进行训练，所得到的训练后的集成学习模型经新测试集评估对比合格即将训练后的集成学习模型作为预测模型；进行钢板力学性能预测时只需导入新的钢板的生产过程数据、依次经卷积神经网络模型和集成学习模型处理后即可对其力学性能进行预测。本申请将卷积神经网络模型和集成学习模型的优点结合，可准确预测钢板力学性能，同时降低试验成本。
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