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安全管理信息系统的研究与开发
本项目研究了安全信息在安全管理中的重要性及建立安全管理信息系统的必要性，并对比了传统和现代安全管理信息系统的模式。结合我国安全信息管理的实际情况，并以首都钢铁集团公司、太原钢铁集团公司的应用需求开发了安全管理信息系统软件。 该安全管理信息软件使用Delphi7.0语言编写，采用Access2003数据库管理系统，可运行于Windows98/ Windows2000/ Windows XP等操作系统，该软件的数据库结构和报表结构符合国家安全生产监督管理局发布的《伤亡事故统计报表制度》的规定，涉及的行业标准符合GB/T4754-2002。该软件的功能主要分为五大模块：系统维护、安全信息管理、安全分析、安全评价和系统恢复。系统维护模块主要实现企业基本信息管理、用户权限管理以及系统备份等功能；安全信息管理模块主要实现安全信息的录入、修改和删除，对安全信息的综合查询和分类统计，并且输出两个报表；安全分析模块主要采用事故树分析法对企业常见伤亡事故进行事故树定性分析（最小径集、最小割集和结构重要度）和定量分析（顶上事件发生概率、概率重要度和临界重要度）；安全评价模块主要采用安全检查表法对企业生产系统进行综合打分并得出结论；系统恢复模块主要实现当系统出现重大问题时对系统中的数据进行恢复。 目前与有关企业合作，按用户要求进行个性开发，使管理信息系统软件更加实用。该项目的研究成果达到国内领先水平，所开发的软件运行稳定，界面友好，操作方便，简单实用。 应用范围：该项目可应用于各企事业单位的安全管理，行业包括农、林、牧、渔业，采掘业，制造业，电力、煤气及水的生成和供应业，建筑业，地质勘探业，交通运输业，房地产业等等。
北京科技大学
2021-04-13
物联网智能交通信息采集及管理系统
该成果通过无源高频率射频技术实时采集路段的车流量信息与车辆信息，现实了交通检测探头，通过交通控制中心与交通诱导显示屏的通信，在没有人员干预的情况下，交通控制中心通过对信息的采集与分析，对路段的车辆通行情况进行实时处理，最终将处理结果通过显示屏显示出来，为驾驶人员顺利通行提供了引导。
扬州大学
2021-04-14
物联网智能交通信息采集及管理系统
根据智能交通信息检测需求，依据RFID检测系统的优势而设计出一种基于无线射频技术的智能交通诱导系统，该系统是一种针对智能交通领域的信息采集、传输、分析、处理系统。通过建立基于物联网的智能交通示范工程，为物联网在智能交通上的应用提供基础研究数据和决策依据，以点带面，逐步建立物联网在智能交通领域的数据采集、传输、存储、分析和处理规范和标准，全面提高交通管理水平，规范交通秩序，提高道路利用率，扩大交通管理范畴，提高交通和运输生活质量。利用了物联网的技术优势，通过无源高频率射频技术实时采集路段的车流量信息
扬州大学
2021-04-14
物联网智能交通信息采集及管理系统
根据智能交通信息检测需求，依据RFID检测系统的优势而设计出一种基于无线射频技术的智能交通诱导系统，该系统是一种针对智能交通领域的信息采集、传输、分析、处理系统。 通过建立基于物联网的智能交通示范工程，为物联网在智能交通上的应用提供基础研究数据和决策依据，以点带面，逐步建立物联网在智能交通领域的数据采集、传输、存储、分析和处理规范和标准，全面提高交通管理水平，规范交通秩序，提高道路利用率，扩大交通管理范畴，提高交通和运输生活质量。 利用了物联网的技术优势，通过无源高频率
扬州大学
2021-04-14
产品质量管理信息系统
成果简介马钢煤焦化分公司是科研、 生产、 经营于一体大型炼焦与化工综合性生产工厂， 拥有设计能力为年产 250 万吨焦炭的 5 座现代化焦炉， 以及相配套的煤焦化工生产设施， ,加工生产 30 多种焦油、 苯系列化工产品， 是我国重点煤焦化生产基地之一。近年来， 随着马钢煤焦化分公司优化生产工艺、 节能降耗， 加强管理的改革，原有的信息管理系统已不能满足需要， 亟需一个具有良好扩展性、 及时性和功能更全面的产品质量信息系统来对种类繁多的产品、 生产检验流程的变动以及产品质
安徽工业大学
2021-04-14
实验室信息化管理系列产品
实验室信息化管理系列产品主要以各类大中专院校的实验室管理流程和基本事务管理为核心，以规范实验室管理信息化为准则，充分利用学校实验室资源，更好地服务于师生，有利于实验室管理的科学化和规范化。系列产品提供了18个子系统，主要包括校级开放式实验教学及实验室综合管理平台、院级开放式实验教学与实验室管理系统、实验室开放预约管理系统、实验室耗材管理系统、实验室安全培训考试系统、数字化资源管理系统等，用户可以根据实际需求进行子系统自由组合部署实施。
北京润尼尔科技股份有限公司
2021-02-01
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。
解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。
在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。
目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学
2025-05-12
复杂网络环境下以异构监控信息综合管理系统
北京工业大学
2021-04-14
工业和信息化部主责国家重点研发计划重点专项管理实施细则
明确工业和信息化部主责的重点专项侧重催生未来产业和新兴产业、加快形成新质生产力的高新技术领域，着眼于科技创新和产业创新深度融合，增加高质量科技供给，强化企业科技创新主体地位，促进科技成果转化应用。
工业和信息化部高新技术司
2024-08-01
高校设备更新改造及数字化建设解决方案供应商名录（第一批）展示（一）：北京计算机技术及应用研究所
展示第一批入围企业的解决方案和产品服务，以期共助高等教育高质量发展。
中国高等教育博览会
2023-07-25