CN114444863A - 一种企业生产安全评估方法、系统、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种企业生产安全评估方法、系统、装置及存储介质，其方法包括，获取目标企业的标签数据后，根据预设的风险评估规则进行指数计算，得到标签数据的指数得分；将所有的指数得分进行综合运算，得到目标企业的安全生产指数，根据所述安全生产指数与预设阈值的比较结果评估目标企业的生产安全。本发明通过对于企业安全生产隐患的标签数据进行评估测算，多维度地识别出疑似风险信息，针对不同对象，依托大数据标签化的支持，结合对某目标在特定方向进行指标化与维度化处理，来识别企业在安全生产过程中存在的隐患。
Description
技术领域
本发明涉及企业生产安全领域，尤其涉及一种企业生产安全评估方法、系统、装置及存储介质。
背景技术
目前基于信息化的安全生产建设是生产企业以及应急管理部门研究的重点方向，开展相关安全生产管理活动，在根本上降低或者杜绝严重型安全生产事故的发生，从安全生产的源头抓起，让社会和经济的科学、可持续发展，对于安全生产风险管理，确保员工的安全健康，促进社会主义现代化建设，具有十分重大的意义。
但是现有对于安全风险监测预警的技术平台还存在缺陷，信息化监管建设正处于起步阶段。目前企业的安全生产管理主要依靠少数监管人员，负责在安全事故发生后执行相关的应急处理。在这种监管模式中，监管人员无法及时、全面的把握企业安全生产状况。由于安全生产数据不完整，监管对象底数不清、情况不明，信息重复采集、信息采集不完整等问题，导致了在企业生产安全管理上数据与应用的融合度不高，业务系统不完善、各级部门未实现统筹规划、信息化平台适用范围窄的问题。
发明内容
为解决上述现有技术无法对企业安全生产隐患准确评估的问题，本发明提供一种企业生产安全评估方法，包括以下步骤，S1,获取目标企业的标签数据，所述标签数据用于评估企业生产安全；S2,根据预设的风险评估规则对所述标签数据进行指数计算，得到所述标签数据的指数得分；S3,将所有所述标签数据的指数得分进行综合运算，得到目标企业的安全生产指数，根据所述安全生产指数与预设阈值的比较结果评估目标企业的生产安全。
在上述技术方案的基础上本发明还有作如下改进。
进一步，所述步骤S1中获取目标企业的标签数据包括：获取标签数据的标签数量、组合标签数量、各标签的打标时长、标签编号、企业名称标签、打标频次以及标签ID。
进一步，所述目标企业的标签数据包括多个标签属性，所述标签属性由企业根据自身的生产风险进行适应性设置，其中包括对于任一标签数据的初始权重、权重系数、加权数值、加权系数、标签周期、频次变化系数、组合标签包含的标签数量、以及组合标签的加权数值进行适应性设置。
进一步，所述步骤S2中根据预设的风险评估规则对所述标签数据进行指数计算，得到所述标签数据的指数得分包括以下步骤：
S201,获取所述标签数据的打标时长以及打标频次，并将存在生产安全风险关联的标签数据进行组合，得到组合标签；
S202,根据所述打标时长对所述标签数据进行评估计算，从打标时长计算所述标签数据的指数得分X的公式如下：
X＝rq+λp；
其中，加权系数为“λ”、打标时长为“t”、标签周期为“c”、初始权重为“q”、权重系数为“r”以及加权数值为“p”；
S203,根据所述打标频次对所述标签数据进行评估计算，从打标频次计算所述标签数据的指数得分Y的公式如下：
Y＝γlog2m；
其中，频次变化系数为“γ”、标签出现频次为“m”，m为大于1的自然数；
S204,根据所述组合标签对所述标签数据进行评估计算，从标签关联计算所述组合标签的指数得分Z的公式如下：
其中，组合标签加权数值为“h”、组合标签包含的标签数量为“g”、标签组合数量为“n”。
进一步，所述步骤S3中所述将所有所述企业标签的指数得分进行综合运算的公式如下所示：
标签数据的总指数得分T：
目标企业的安全生产指数E：
其中，企业对应标签数量为“u”；
根据所述安全生产指数与预设阈值的比较结果评估目标企业的生产安全，其中所述预设阈值包括第一阈值以及第二阈值，若所述安全生产指数小于第一阈值，则目标企业生产安全评估结果为低风险生产；
若所述安全生产指数大于或等于第一阈值且所述安全生产指数小于第二阈值，则目标企业生产安全评估结果为中风险生产；
若所述安全生产指数大于或等于第二阈值，则目标企业生产安全评估结果为高风险生产。
本发明另一个目的在于提供一种企业生产安全评估系统，包括标签数据获取模块、标签数据计算模块以及生产安全评估模块；所述标签数据获取模块用于获取目标企业的标签数据；所述标签数据计算模块用于根据预设的风险评估规则对所述标签数据进行指数计算，得到企业标签的指数得分；生产安全评估模块,将所有所述企业标签的指数得分进行综合运算，得到目标企业的安全生产指数，根据所述安全生产指数与预设阈值的比较结果评估目标企业的生产安全。
在上述技术方案的基础上本发明还可以做以下改进。
进一步，所述标签数据获取模块还用于获取企业标签数据的标签数量、组合标签数量、各标签的打标时长、标签编号、企业名称标签、打标频次以及标签ID，并对各标签数据进行打分。
进一步，所述目标企业的标签数据包括多个标签属性，所述标签属性由企业根据自身的生产风险类型进行适应性设置，其中包括对于任一标签属性的初始权重、权重系数、加权数值、加权系数、标签周期、频次变化系数、组合标签包含的标签数量、以及组合标签的加权数值进行适应性设置。
本发明再一个目的在于提供一种企业生产安全评估装置，包括存储器和处理器，所述存储器存储有至少一段程序，所述至少一段程序由所述处理器执行上述的企业生产安全评估方法。
本发明再一个目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括存储器，所述存储器内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述的企业生产安全评估方法。
本发明的有益效果是，在企业安全生产分析场景下，通过对于企业安全生产隐患的标签数据进行评估测算，多维度地识别出疑似风险信息，针对不同对象，依托大数据标签化的支持，结合对某目标在特定方向进行指标化与维度化处理，来识别安全生产过程中存在隐患的企业，本发明改变了传统人工隐患排查方法，对于生产风险的分析更加智能高效，使得企业安全生产隐患可以被精准执法排除，实现精准识别评估企业安全隐患，具备广泛的应用价值。
附图说明
图1为本发明中一种企业生产安全评估方法流程图；
图2为本发明中风险评估规则的方法流程图；
图3为标签A权重得分随达标时间变化的折线图；
图4为标签B权重得分随达标时间变化的折线图；
图5为标签C权重得分随达标时间变化的折线图；
图6为组合标签权重得分随达标时间变化的折线图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示本发明提供一种企业生产安全评估方法，如图1所示，包括以下步骤，
S1,获取目标企业的标签数据，所述标签数据预定用于评估企业生产安全；
S2,根据预设的风险评估规则对所述标签数据进行指数计算，得到企业标签的指数得分；
S3,将所有所述企业标签的指数得分进行综合运算，得到目标企业的安全生产指数，根据所述安全生产指数与预设阈值的比较结果评估目标企业的生产安全。
本发明在企业安全生产分析场景下，在企业安全生产分析场景下，通过对企业安全生产隐患的标签数据进行评估测算，多维度地识别出疑似风险信息，针对不同对象，依托大数据标签化的支持，结合对某目标在特定方向进行指标化与维度化处理，通过本发明来识别安全生产过程中存在隐患的企业，改变了传统人工隐患排查方法，对于生产风险的分析更加智能高效，使得企业安全生产隐患可以被精准执法排除，实现精准识别评估企业安全隐患，具备广泛的应用价值。
在本实施例中具体地，目标企业的标签数据从企业历史生产数据或企业生产计划中梳理得到，梳理企业历史生产数据中可能存在的生产安全隐患，将其通过自适应设置成用以评估企业生产安全评估的标签数据，例如在对于高危化学品进行生产加工的企业至少需要通过人员安全风险、设备安全风险、事故危险安全风险、环境安全风险以及企业固有安全风险等标签数据来进行安全生产风险评估。而上述标签数据往往数量多且信息量冗杂，比如标签数据中的人员安全风险又可进一步细分为职业卫生安全、安全生产知识与技能培训、人员检修操作技能、安全生产检查以及紧急情况安全处理等等标签数据，依靠传统的人工监管模式很难从其中提取出有价值的信息，从而无法及时、全面的把握企业安全生产状况。这时需要通过沉淀好的评估模型快速实时地反映企业安全生产的风险变化。
在本实施例中具体地，获取目标企业用以进行安全生产评估的标签数据的标签数量、各个标签数据在一定时间内产生变化的打标时长以及各个标签在一定时间内产生变化次数的打标频次，将存在耦合性的标签数据进行组合得到组合标签数量，并通过对各个标签数据预设有与其一一对应的标签编号、相应的企业名称以及标签ID的技术手段，使得用户可以通过企业名称以及相应的标签编号对目标企业相关标签数据进行快速查询。
在本实施例中具体地，如图2所示所述目标企业的标签数据包括多个标签属性，所述标签属性由企业根据自身的生产风险类型进行适应性设置，其中包括对于任一标签属性的初始权重(默认为1)、权重系数(默认为1)、加权数值(默认为1)、加权系数(默认为1)、标签周期(默认为5)、频次变化系数(默认为1)、组合标签包含的标签数量(默认为2)、以及组合标签的加权数值(默认为1)进行适应性设置。将标签数据根据预设的风险评估规则进行指数计算，结合标签在每个企业的标签数据，从打标时长、打标频次、标签关联，三个维度综合对企业进行评估，根据所述打标时长对所述标签数据进行评估计算，从打标时长计算所述标签数据的指数得分X的公式如下：
X＝rq+λp；
其中，加权系数为“λ”、打标时长为“t”、标签周期为“c”、初始权重为“q”、权重系数为“r”以及加权数值为“p”。假设标签数据A为“当日企业传感器存在报警”标签，当企业传感器连续三天都存在报警情况，即企业传感器组获取到某一标签数据异常，当在企业安全生产过程中一个安全隐患长时间未能解决，会直接提高事故风险，所以标签数据进行评估时的得分也呈上升趋势。如图3所示，设标签数据A的初始权重为1，那么在撤标时间之前，每晚一天则权重需要加1，标签数据A的分值也随着打标时长升高，从6月14日打上该标签，直到6月17日撤销该标签。图3中选取的示例标签数据的评估结果，并非仅仅由打标时长这一因素决定对于标签数据的评估结果影响，而是为了便于理解本发明预设的风险评估规则，使得其他标签属性在计算评估过程中近似为零或者其影响可忽略不计。下文示例同样如此，本发明还通过打标频次以及标签关联对所述标签数据进行评估计算，从打标频次计算所述标签数据的指数得分Y的公式如下：
Y＝γlog2m；
其中，频次变化系数为“γ”、标签出现频次为“m”，m为大于1的自然数；同样的，在企业安全生产过程中，当一类或一个安全隐患多次出现、也就是某一标签数据打标频次较多时，也会直接提高事故风险，增加安全生产指数。
从标签关联计算所述组合标签的指数得分Z的公式如下：
其中，组合标签加权数值为“h”、组合标签包含的标签数量为“g”、标签组合数量为“n”。由于各个标签数据之间具有耦合性，也就是标签数据以及标签数据的标签属性会对其他标签数据的评估结果产生影响，当在企业安全生产过程中多个隐患同时出现时、也会直接提高事故风险增加安全生产指数。例如，如图4所示，假设标签数据B为“今日存在动火作业”标签，其初始权重为2，显然标签数据B的评估得分并不受到打标时长的影响，而是根据企业实际生产计划的安排来决定其权重值的大小，例如在6月15日、6月16日目标企业安排有动火作业，所以该标签数据在目标企业的这两天权重值都是2分。那么再假设标签数据C为“企业处于试生产期”标签，在试生产第一天目标企业的生产安全系数较高，而随着试生产计划的继续推进执行，标签数据C的权重会随着时间的推移而降低，如图5所示标签数据C的初始权重为5分，权重随着时间而每天下降1分。
在示例企业的实际生产过程中，标签数据A“当日企业传感器存在报警”与标签数据B“今日存在动火作业”之间即存在耦合性，由于标签数据A“当日企业传感器存在报警”与标签数据B“今日存在动火作业”可以同时出现，那么当二者同时出现时因为生产安全隐患的叠加，所以如图6所示，标签数据A在6月15日的评估得分本应为2分，由于标签数据B的关联影响，标签数据A在6月15日和6月16日的得分均提升至3分和4分，标签数据A与标签数据B分值都会升高1分；而标签数据B在6月15日的评估得分本应为2分，由于标签数据A和标签数据B的关联，标签数据B在6月15日和6月16日的得分均提升至3分和2分。另一方面，当标签数据B“今日存在动火作业”与标签数据C“企业处于试生产期”同时出现时，因在试生产期往往都伴随动火作业，属于生产计划中可预见的情况，则标签数据B“今日存在动火作业”与标签数据C“企业处于试生产期”都不应视为生产安全隐患，二者的分值都会降低1，如图6所示标签数据C在6月16日得分本应为5分，由于标签数据B的关联，标签数据B在6月16日的得分降低至4分。当然并非所有的标签数据之间都会对其他标签数据的评估结果产生影响，这需要在搭载评估模型时，根据不同企业的实际生产过程中的实际情况，对各个标签数据以及标签属性进行分析梳理，将相关联的标签进行组合。
在本实施例中具体地，在对各个标签数据进行评估计算后，将得到的所有所述企业标签的指数得分进行综合运算，其公式如下所示：
其中标签数据的总指数得分T：
其中目标企业的安全生产指数E：
其中，企业对应标签数量为“u”，企业生产安全等级包含三个等级分别为：低分险生产、中风险生产以及高风险生产。根据所述安全生产指数与预设阈值的比较结果评估目标企业的生产安全等级，其中所述预设阈值包括第一阈值以及第二阈值，若所述安全生产指数小于第一阈值，则目标企业生产安全评估结果为低风险生产；若所述安全生产指数大于或等于第一阈值且所述安全生产指数小于第二阈值，则目标企业生产安全评估结果为中风险生产；若所述安全生产指数大于或等于第二阈值，则目标企业生产安全评估结果为高风险生产。不同企业需要对各个标签数据的标签属性的数值进行适应性设置，那么在预设阈值用以跟评估结果，即预设阈值与所述安全生产指数做比较时，也需要根据企业的实际生产计划或者以往的生产经验来设定阈值大小，如上文示例所提到的高危化学品进行生产加工的企业，其标签数据冗长且繁杂，但是在对日用品进行生产加工的企业，其标签数据相对就简单一些，例如涉及到一些用电安全、防火安全等等常规企业安全生产隐患，那么二者对于评估阈值的设定也必然有所区别。
本发明还提供一种企业生产安全评估系统，包括标签数据获取模块、标签数据计算模块以及生产安全评估模块；所述标签数据获取模块用于获取目标企业的标签数据；所述标签数据计算模块用于根据预设的风险评估规则对所述标签数据进行指数计算，得到企业标签的指数得分；生产安全评估模块,将所有所述企业标签的指数得分进行综合运算，得到目标企业的安全生产指数，根据所述安全生产指数与预设阈值的比较结果评估目标企业的生产安全。
本发明也提供一种企业生产安全评估装置，包括存储器和处理器，所述存储器存储有至少一段程序，所述至少一段程序由所述处理器执行以实现上述的图像伪造检测方法。作为一个可执行方案，图像伪造检测装置可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。系统/电子设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，上述系统/电子设备的组成结构仅仅是系统/电子设备的示例，并不构成对系统/电子设备的限定，可以包括比上述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件。例如系统/电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等，本发明实施例对此不做限定。
进一步地，作为一个可执行方案，所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，处理器是系统/电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个系统/电子设备的各个部分。
存储器可用于存储计算机程序和/或模块，处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现系统/电子设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例上述方法的步骤。系统/电子设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Onny Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减。
读者应理解，在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的方法实施例仅仅是示意性的，例如，步骤的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个步骤可以结合或者可以集成到另一个步骤，或一些特征可以忽略，或不执行。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种企业生产安全评估方法，其特征在于：包括以下步骤，
S1,获取目标企业的标签数据，所述标签数据用于评估企业生产安全；
S2,根据预设的风险评估规则对所述标签数据进行指数计算，得到所述标签数据的指数得分；
S3,将所有所述标签数据的指数得分进行综合运算，得到目标企业的安全生产指数，根据所述安全生产指数与预设阈值的比较结果评估目标企业的生产安全。
2.根据权利要求1所述的企业生产安全评估方法，其特征在于，所述步骤S1中获取目标企业的标签数据包括：获取标签数据的标签数量、组合标签数量、各标签的打标时长、标签编号、企业名称标签、打标频次以及标签ID。
3.根据权利要求2所述的企业生产安全评估方法，其特征在于：所述目标企业的标签数据包括多个标签属性，所述标签属性由企业根据自身的生产风险进行适应性设置，其中包括对于任一标签数据的初始权重、权重系数、加权数值、加权系数、标签周期、频次变化系数、组合标签包含的标签数量、以及组合标签的加权数值进行适应性设置。
4.根据权利要求1所述的企业生产安全评估方法，其特征在于：所述步骤S2中根据预设的风险评估规则对所述标签数据进行指数计算，得到所述标签数据的指数得分包括以下步骤：
S201,获取所述标签数据的打标时长以及打标频次，并将存在生产安全风险关联的标签数据进行组合，得到组合标签；
S202,根据所述打标时长对所述标签数据进行评估计算，从打标时长计算所述标签数据的指数得分X的公式如下：
X＝rq+λp；
其中，加权系数为“λ”、打标时长为“t”、标签周期为“c”、初始权重为“q”、权重系数为“r”以及加权数值为“p”；
S203,根据所述打标频次对所述标签数据进行评估计算，从打标频次计算所述标签数据的指数得分Y的公式如下：
Y＝γlog2m；
其中，频次变化系数为“γ”、标签出现频次为“m”，m为大于1的自然数；
S204,根据所述组合标签对所述标签数据进行评估计算，从标签关联计算所述组合标签的指数得分Z的公式如下：
其中，组合标签加权数值为“h”、组合标签包含的标签数量为“g”、标签组合数量为“n”。
5.根据权利要求1所述的企业生产安全评估方法，其特征在于：所述步骤S3中所述将所有所述企业标签的指数得分进行综合运算的公式如下所示：标签数据的总指数得分T：
目标企业的安全生产指数E：
其中，企业对应标签数量为“u”；
根据所述安全生产指数与预设阈值的比较结果评估目标企业的生产安全，其中所述预设阈值包括第一阈值以及第二阈值，若所述安全生产指数小于第一阈值，则目标企业生产安全评估结果为低风险生产；
若所述安全生产指数大于或等于第一阈值且所述安全生产指数小于第二阈值，则目标企业生产安全评估结果为中风险生产；
若所述安全生产指数大于或等于第二阈值，则目标企业生产安全评估结果为高风险生产。
6.一种企业生产安全评估系统，其特征在于：包括标签数据获取模块、标签数据计算模块以及生产安全评估模块；
所述标签数据获取模块用于获取目标企业的标签数据；
所述标签数据计算模块用于根据预设的风险评估规则对所述标签数据进行指数计算，得到企业标签的指数得分；
生产安全评估模块,将所有所述企业标签的指数得分进行综合运算，得到目标企业的安全生产指数，根据所述安全生产指数与预设阈值的比较结果评估目标企业的生产安全。
7.根据权利要求6所述的企业生产安全评估系统，其特征在于，所述标签数据获取模块还用于获取企业标签数据的标签数量、组合标签数量、各标签的打标时长、标签编号、企业名称标签、打标频次以及标签ID，并对各标签数据进行打分。
8.根据权利要求7所述的企业生产安全评估系统，其特征在于：所述目标企业的标签数据包括多个标签属性，所述标签属性由企业根据自身的生产风险类型进行适应性设置，其中包括对于任一标签属性的初始权重、权重系数、加权数值、加权系数、标签周期、频次变化系数、组合标签包含的标签数量、以及组合标签的加权数值进行适应性设置。
9.一种企业生产安全评估装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有至少一段程序，所述至少一段程序由所述处理器执行以实现如权利要求1至5任一所述的企业生产安全评估方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于：包括存储器，所述存储器内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至5任一项所述的企业生产安全评估方法。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115328975A (zh) * | 2022-10-18 | 2022-11-11 | 北京珞安科技有限责任公司 | 基于工业日常巡查的巡查数据上传系统及方法 |
| CN116776266A (zh) * | 2023-06-07 | 2023-09-19 | 郑州银丰电子科技有限公司 | 一种基于多目标测控数传数据处理系统及方法 |
| CN117077998A (zh) * | 2023-02-02 | 2023-11-17 | 北京思创信息系统有限公司 | 一种隐患排查方法、系统、终端及存储介质 |
-
2021
- 2021-12-24 CN CN202111599687.1A patent/CN114444863A/zh active Pending
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