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公开(公告)号：CN116909235A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311014324.6
申请日：2023-08-11
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种智能工厂的监控方法及其监控系统、电子设备，所述智能工厂的监控方法包括数据库建立步骤、数据采集步骤、数据统计步骤、报警步骤、风险判断步骤以及实时监控步骤，本发明能够实时采集危险区域的环境数据和重要仪表的工业数据，将实时数据和统计数据都实时显示在中心服务器的显示器上，根据异常数据及时发出报警信号，根据报警级别找出有效的应急预案，第一时间发布给有关人员，以便每个有关人员都能明确自己的工作和权责，实现高效快速的报警响应。
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公开(公告)号：CN116871336A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310878362.X
申请日：2023-07-17
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种优化轧机模型预测轧制力的方法及系统，方法包括：构建初始数据库，初始数据库包括采集数据；采集数据的类型包括道次入口实测温度，道次入口厚度，道次出口厚度，板坯速度，板坯宽度，目标厚度以及目标宽度；在钢板轧制完成时，按照轧机模型保存当前钢坯的实测数据；根据实测数据构建实测数据库，实测数据中每个类型的实测数据被划分为多个数据区间；对多个数据区间内的实测数据利用最小二乘法，计算出更新系数；对比三种系数以更新轧机模型；根据更新后的轧机模型，预测新的钢坯轧制力，最后根据同一实测数据区间的钢坯轧制力与预测轧制力进行对比，通过差值标记正确轧制力，以解决轧制力不准确的问题。
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公开(公告)号：CN116720770A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310623477.4
申请日：2023-05-29
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种质量监控管理方法，该方法具体包括：异常报警流程，异常推送流程，异常处置流程。异常报警流程中当物料工艺流程信息上传业务方法时，实时获取工艺点数据，根据数据的类型进行分类记录，针对不同的业务规则的要求对异常进行分级报警；异常推送流程对不同等级的异常在手机端进行分级推送，在PC端实现对分厂和技术人员的实时推送，在大屏端实现一级、二级、三级等重大报警进行实时展示给调度人员。异常处置流程对异常信息进行规则设定，针对部分异常信息方法自动判定处置，下发分厂，另一部分由分厂确认，技术人员手动处置，下发分厂。本发明的优点在于，加强了产品的质量监管以及在生产过程中对异常数据处理的及时性与有效性。
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公开(公告)号：CN115921546A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310244655.2
申请日：2023-03-15
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC: B21B37/58
Abstract: 本申请提供一种基于迭代法优化轧机模型压下量的方法及系统，包括：获取钢坯PDI数据；基于钢坯PDI数据，查询数据库中是否有与所述钢坯PDI数据对应的目标模型系数，若否，基于所述钢坯PDI数据得到初始压下量；基于初始压下量，结合获取的第一参数确定精轧各道次原始轧制力，对原始模型系数调整，得到中间模型系数，并基于中间模型系数得到中间压下量；基于中间压下量，使用迭代法，更新中间模型系数，直至实际轧制力与钢坯PDI数据所对应的原始轧制力的误差在指定阈值内，结束迭代，得到目标模型系数，根据目标模型系数确定目标压下量，以解决目前的轧机模型精轧过程中轧制力逐渐减小导致成品的目标厚度存在误差的问题。
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公开(公告)号：CN116957840A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310989272.8
申请日：2023-08-08
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC: G06Q50/04 , G06F30/27 , G06T19/00 , G06F111/18
Abstract: 本发明涉及一种基于数字孪生的智慧运营系统，依托实际工业场景在管控平台处进行3D建模，构建数字孪生场景，通过数据采集装置检测并反馈工业设备的工作数据并上传至物联网平台，对工业设备进行操作控制的控制处理器的计算处理数据与所述物联网平台的数据实时传输至管控平台，所述管控平台中的数据与所述数字孪生场景关联，用于通过全要素数据驱动数字孪生场景中的各个状态模型在所述管控平台处展示生产状态，其中，所述管控平台中的对应于不同用户分别配置有工作模式访问、访客模式访问。本申请可实现对钢铁行业领域的工业场景的全景模拟以及数据采集与监控，实现了数字化、可视化、模拟化的工业场景展示，提高运营管理的科学性、准确性和时效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116149872A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211513036.0
申请日：2022-11-25
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
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存储计算一体化集群，存储计算一体化集群包括至少一个存储计算引擎节点；各存储计算引擎节点包括本地内存和计算引擎，针对任一个存储计算引擎节点：本地内存用于存储计算规则和待处理数据；计算引擎用于按照预设的数据处理周期，从本地内存中读取计算规则和待处理数据，并按照计算规则对待处理数据进行计算处理，以将数据处理结果存储至本地内存中。由此可见，本申请直接采用本地内存存储数据，可以提高数据处理系统整体的数据能读写能力。同时，节省了部署存储设备所需的设备资源和网络资源，避免了网络波动和通信带宽对高并发数据计算的限制，提高了数据处理效率。
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公开(公告)号：CN115580619A
公开(公告)日：2023-01-06
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：CN114689802B
公开(公告)日：2024-03-05
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
IPC: G01N33/00
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：CN115909351A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202310079036.2
申请日：2023-02-08
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC: G06V30/148 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/22
Abstract: 本申请提供一种基于深度学习的容器编号识别方法及装置，所述方法包括：控制图像采集模块采集待识别容器的灰度图片；标注采集到的灰度图片并选取包含识别标签的有效图片；将有效图片输入目标检测模型和文本识别模型；利用目标检测模型获得有效图片的数字孔区域，利用文本识别模型识别数字孔数值，利用目标检测模型识别有效图片中的校验码孔数值；若数字孔数值和校验码孔数值一致，则根据数字孔数值和校验码孔数值获得待识别容器编号。所述装置包括红外热成像相机、控制器和电控箱，该装置采用上述基于深度学习的容器编号识别方法对容器编号进行识别，可及时发现识别错误并进行追踪和纠正，能够对识别的编号进行校验，提高对容器编号识别的成功率。
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公开(公告)号：CN115909351B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310079036.2
申请日：2023-02-08
Applicant: 江苏金恒信息科技股份有限公司
IPC: G06V30/148 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/22
Abstract: 本申请提供一种基于深度学习的容器编号识别方法及装置，所述方法包括：控制图像采集模块采集待识别容器的灰度图片；标注采集到的灰度图片并选取包含识别标签的有效图片；将有效图片输入目标检测模型和文本识别模型；利用目标检测模型获得有效图片的数字孔区域，利用文本识别模型识别数字孔数值，利用目标检测模型识别有效图片中的校验码孔数值；若数字孔数值和校验码孔数值一致，则根据数字孔数值和校验码孔数值获得待识别容器编号。所述装置包括红外热成像相机、控制器和电控箱，该装置采用上述基于深度学习的容器编号识别方法对容器编号进行识别，可及时发现识别错误并进行追踪和纠正，能够对识别的编号进行校验，提高对容器编号识别的成功率。
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