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以上这些都是围绕着实时工艺的数据采集、分析、建模的过程。通过运营效率的提升、数据分析、高效的运营规划，尽最大可能的提高工厂的产能和利润，包括结合财务指标、价格曲线、降成本等都能实现完整的分析。只要利用好数据分析，就可以产生极大的提升，很多时候创造的效能远远不止1%。

应用场景3：安全生产管控。

这部分主要针对能源化工等高端流程制造企业，通过采集设备端DCS的实时数据，结合检测系统、业务系统和外部数据，通过大数据、人工智能、机器学习等先进的信息技术，实现包括危险源在线监测、工艺参数实时告警、危险场景态势感知、重大风险预警预测在内的全面的安全生产管控，达到企业经营风险和经营利润的最优平衡。

对于一个大型的发电厂或者大型化工企业，实时数据可以达到每秒钟几万到几百万万数据点。一方面，很多关键设备的关键工艺参数、环境参数以及外部的危险源，仅靠人工巡检、实时监控和专家经验判断，是根本无法全面、实时的企业级别的安全管控要求。

通过大数据的方式，进行采集海量的实时数据并汇总、分析，基于历史数据构建起预测和风险模型，不仅能构建起全面的防范体系，还能对关键的监控参数以及风险事件进行预测。

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