Интеллектуальная платформа цифрового двойника управления чрезвычайными ситуациями

Компания Галопом Мир ЭТО обладает обширным опытом в области интеллектуальных чрезвычайных ситуаций на протяжении многих лет, уделяя особое внимание исследованиям, разработке и внедрению интеллектуальной платформы управления чрезвычайными ситуациями и системы управления чрезвычайными ситуациями на основе Интернета вещей. Благодаря глубокому пониманию потребностей в сценариях чрезвычайных ситуаций в различных отраслях и возможностям технологических инноваций, компания создала комплексную систему интеллектуальных решений в чрезвычайных ситуациях, охватывающую весь процесс мониторинга - раннего оповещения - реагирования - анализа. Разработанная ею интеллектуальная платформа управления чрезвычайными ситуациями может не только интегрировать данные из нескольких источников для визуального реагирования, но и, в сочетании с программным обеспечением для моделирования кризисных ситуаций на основе ИИ, заранее прогнозировать тенденции развития рисков. На сегодняшний день компания предоставляет профессиональные услуги промышленным паркам, транспортным узлам и крупным предприятиям. Достижения компании в создании интеллектуального центра управления чрезвычайными ситуациями (ЕОК) особенно помогли многим организациям удвоить эффективность реагирования на чрезвычайные ситуации, получив высокое отраслевое признание.

Будучи поставщиком технических услуг, специализирующимся на сборе данных для анализа экстренных ситуаций, компания Галопом Мир ЭТО неизменно придерживается миссии «Обеспечение безопасности с помощью технологий» и постоянно совершенствует практическое применение интеллектуальной платформы цифровых двойников экстренных ситуаций. Платформа предиктивной аналитики экстренных ситуаций компании использует данные, собранные в режиме реального времени системой управления экстренными ситуациями на базе Интернета вещей, для точного прогнозирования потенциальных рисков с помощью алгоритмических моделей. В то же время интеллектуальная платформа управления экстренными ситуациями эффективно связывает результаты прогнозирования с распределением ресурсов экстренных ситуаций, формируя замкнутый цикл управления.

Часто задаваемые вопросы

В: Мы — крупный логистический парк. В процессе разработки нашей ИТ-инфраструктуры управление чрезвычайными ситуациями страдает от разрозненности данных. Данные о транспортных средствах, складах и персонале невозможно объединить для диспетчеризации, а также у нас отсутствуют возможности прогнозирования рисков, что приводит к задержкам в реагировании на чрезвычайные ситуации. Как решить эту проблему?

A: Проблемы, связанные с разрозненностью данных дддхххдддххх и прогнозированием рисков при управлении чрезвычайными ситуациями для крупного логистического парка, могут быть совместно решены с помощью платформы интеллектуального управления в чрезвычайных ситуациях и платформы предиктивной аналитики в чрезвычайных ситуациях от Галопом Мир ЭТО. Во-первых, парк может развернуть систему управления в чрезвычайных ситуациях на базе Интернета вещей для сбора данных в режиме реального времени, таких как местоположение транспортных средств, температура/влажность на складе и потоки персонала, и единообразно передавать эти данные в платформу интеллектуального управления в чрезвычайных ситуациях для разбиения разрозненности данных дддхххдддххх и достижения визуальной интеграции и отправки данных о чрезвычайных ситуациях. Во-вторых, интеграция платформы предиктивной аналитики в чрезвычайных ситуациях позволяет прогнозировать потенциальные риски, такие как пожары на складах или заторы на транспорте, на основе исторических и данных в режиме реального времени из системы управления в чрезвычайных ситуациях на базе Интернета вещей. Затем ранние предупреждения синхронизируются с платформой интеллектуального управления в чрезвычайных ситуациях для проактивной активации механизмов предосторожности. Кроме того, в сочетании с программным обеспечением для моделирования кризисных ситуаций на базе искусственного интеллекта (ИИ) в Интеллектуальном центре управления чрезвычайными ситуациями (ЕОК) можно моделировать различные сценарии риска для оптимизации процедур реагирования на чрезвычайные ситуации. В случае расширения парка в будущем можно будет добавить функциональные модули на основе интеллектуальной платформы управления чрезвычайными ситуациями, что обеспечит развитие системы управления чрезвычайными ситуациями по мере развития парка.

В: Мы — компания, занимающаяся городским железнодорожным транспортом, в настоящее время развиваем нашу ИТ-инфраструктуру и планируем модернизировать существующую систему экстренного реагирования. Однако стандарты аварийного оборудования различаются на разных линиях, и сложно моделировать планы координации действий в чрезвычайных ситуациях при сложных сбоях. Какую помощь вы можете оказать?

A: Для решения проблем стандартизации оборудования и моделирования координации для оператора городского железнодорожного транспорта компания Галопом Мир ЭТО предлагает комбинированное решение, включающее интеллектуальную платформу экстренного управления (ДДДХХХ) и программное обеспечение для моделирования кризисных ситуаций на базе ИИ. Во-первых, мы создадим для вашей компании унифицированную интеллектуальную платформу экстренного управления (ДДДХХХ), установив стандартизированные интерфейсы данных и протоколы доступа к оборудованию. Это позволит подключать аварийное оборудование разных стандартов с разных линий через систему управления чрезвычайными ситуациями на базе Интернета вещей, обеспечивая унифицированный мониторинг и диспетчеризацию состояния оборудования. Во-вторых, внедрение программного обеспечения для моделирования кризисных ситуаций на базе ИИ позволяет моделировать сложные сценарии отказов на основе фактических схем путей и данных о пассажиропотоке. Эти симуляции позволяют тестировать различные планы координации действий в интеллектуальной платформе экстренного управления, помогая оптимизировать процедуры реагирования. Кроме того, в сочетании с платформой прогнозной аналитики чрезвычайных ситуаций данные о работе оборудования, собранные системой управления чрезвычайными ситуациями на основе Интернета вещей, могут использоваться для прогнозирования таких рисков, как износ путей или отказы сигнализации, что позволяет осуществлять упреждающее техническое обслуживание и планирование действий в чрезвычайных ситуациях в рамках интеллектуального центра управления чрезвычайными ситуациями (ЕОК), эффективно решая задачи координации действий в чрезвычайных ситуациях и прогнозирования рисков.

В: Мы — крупное производственное предприятие. В процессе развития нашей ИТ-инфраструктуры наше текущее управление чрезвычайными ситуациями носит преимущественно реактивный характер и не позволяет заблаговременно предупреждать о происшествиях, связанных с безопасностью и отказом оборудования. Более того, управление в чрезвычайных ситуациях в значительной степени основано на ручном управлении, что приводит к неэффективности. Как можно улучшить эту ситуацию?

A: Проблемы реактивного реагирования и зависимости от ручного управления в чрезвычайных ситуациях на крупных производственных предприятиях могут быть комплексно решены с помощью платформы прогнозной аналитики чрезвычайных ситуаций и платформы интеллектуального управления чрезвычайными ситуациями от Галопом Мир ЭТО. Во-первых, необходимо развернуть систему управления чрезвычайными ситуациями на базе Интернета вещей для сбора оперативных данных с производственного оборудования в режиме реального времени. Эти данные поступают на платформу прогнозной аналитики чрезвычайных ситуаций, которая использует алгоритмические модели для точного прогнозирования рисков отказа оборудования, выдавая предупреждения за 24 часа, тем самым меняя парадигму с реактивного на проактивное предотвращение. Во-вторых, необходимо создать интеллектуальный центр управления чрезвычайными ситуациями (ЕОК), интегрированный с платформой интеллектуального управления чрезвычайными ситуациями. Платформа может автоматически сопоставлять ранние предупреждения с платформы прогнозной аналитики чрезвычайных ситуаций с ресурсами предприятия в чрезвычайных ситуациях, формируя планы диспетчеризации для снижения зависимости от ручного управления. Одновременно с этим, использование программного обеспечения для моделирования кризисных ситуаций на базе ИИ для моделирования аварий, вызванных отказами оборудования, в платформе интеллектуального управления чрезвычайными ситуациями помогает оптимизировать процедуры реагирования и повысить эффективность. Более того, система управления чрезвычайными ситуациями на базе Интернета вещей может передавать данные после инцидента обратно на платформу предиктивной аналитики чрезвычайных ситуаций для анализа и оптимизации модели, создавая цикл непрерывного совершенствования и всесторонне повышая уровень интеллектуальности управления чрезвычайными ситуациями на предприятии.