通过历史采购数据，可利用生物质种类、体量、置气率、制气单位原料成本、生长周期、地理分布、市场存量结构，采购竞争对手，天气影响，大小修计划等综合因素约束与建模计算，从而制定科学的采购计划、采购定价策略，在实际执行过程中根据信息反馈、动态调整，实现原料采购总体费用最低、耗用成本最低、采购可靠有保障，降低原料采购成本、保障生产原料供应。 原料调度送货与原料存放、耗用一体联动。通过生产计划、原料耗用计划、料场存料规则、机器粉碎能力、原料到厂接卸能力、原料倒运能力等综合约束线性求解，实现原料综合调度、指定供应商预约送货，包括预约时间、种类以及送货量，实现原料送货可控、可调度，满足生产排程，减少二次物流费用的目的。 原料存储与调运、耗用一体联动，设定变动的合理存储量及周期；根据原料耗用计划、料场结构，实现原料存放合理分区；通过与各智能化设备接口，实时掌控原料进、耗、存信息，减少原料倒运及管理费用、减少原料存储损耗、降低自然风险、保障生产需要，确保原料管理处于均匀、平衡、安全、智能状态。 所有与设备维护相关的信息(状态、缺陷、设置等)均关联到设备的各个部件，创建设备症状树，对应设备可能发生的所有故障、故障发生的原因、解决措施，作为设备缺陷和检修工作经验库；自动抽取运行日志、运行操作记录中的设备启停、备用等状态变更信息，缺陷统计信息，对设备进行可靠性评估，并生成报表。 建立设备典型工况模型，通过历史数据分析，设定各设备典型工况下安全阀值，涉及振动、位移、间隙、温度、流量、压力和电信号等方面，实时采集设备运行参数，通过模型预测设备参数运行趋势，当设备实际测量数值有超出预警阈值趋势时，自诊断模型触发报警，提示设备管理人员进行故障诊断，通过诊断前移，延长人员反应及处理时间，保障决策的最优性。 以完整的设备数据采集为基础，包含各设备厂家的设计数据、安装资料、现场实时运行参数及历史巡检数据、检修数据，结合设备健康状态诊断模型，应用大数据分析、人工智能、专家系统进行设备寿命预测；设备有部件更换后，系统基于诊断模型重新评估寿命，包括设备寿命预测时长、已运行时长、剩余寿命，寿命到期自动提醒进行更换。 关联物资系统和财务系统，动态追踪设备的维修费用、维修历史和故障历史，并按照设备层次结构来汇总维修费用。包括单次检修本和生命周期内累计检修的耗用备品备件成本、人力使用成本。 以厂区三维模型为基础，实现管理与全厂人员、设备、环境、地理信息的紧密结合，相互关联穿透，人员，设备，作业信息，视频、门禁监控点，环保、消防、危险源等环境信息在厂区三维中一一映射，通过可视化的方式进行展现，形成直观的指导，解决传统模式下管理与管理对象分离的问题；同时作为厂内生产管理总领和管控入口，以工单形式实现作业任务分派和闭环监控，实现数据统一来源、数据集中管理和有效利用，达到设备台账归集、成本绩效归集以及数据综合统计分析的目的。 基于生物质制气生产流程、工艺，重构基于二维矢量图形的主要系统监控画面，进行测点关联，实现对工艺各个测点实时在线监控、趋势对比、超限报警、历史回放。 通过历史数据的积累以及系统建模自学习，形成不同工况下的优化参数经验库，实时采集监控测点数据，系统自动对比分析，趋势预警。通过系统自监控、自诊断机制，改风险事件被动查找为主动预警、事故事后处理为事前防范，避免安全事故和工艺质量事故的发生，减少人员伤亡和经济财产损失，保障企业安全生产。 基于大量运行数据的积累，建立发酵罐各影响因子动态平衡模型，通过工业大数据算法挖掘，追溯产气量、产气速率与原料进出周期、液位、PH值、温度、H2S浓度、CH4浓度、压力、C/N等各影响因子的内在联系，计算不同工况下各因子的最佳参数作为调节参照。根据罐内反应情况对各影响因子参数进行调控，确保罐内反应条件与调节参照参数一致，实现产气量、产气速率最大化。 多维度采集人员、设备、环境、作业、危险源和管理方面数据，通过搭建安全风险分析模型，自动评估厂内整体安全状况、进行打分评级，形成全厂安全风险“红、橙、黄、蓝”区域分布的动态预警，各区域安全风险状态直观展示。区域安全风险状态（颜色）根据区域的作业情况实时、自动动态调整。 系统内关键业务信息抽取，现场各级安全风险、高风险作业、安全检查、隐患、未遂事件等各类安全工作重要指标直观展示，实时掌控全厂整体安全情况。 通过与人员定位、视频监控、门禁等智能物联，危险源信息采集，视觉识别技术应用，对厂区重点区域、高风险作业现场等远程实时监控，包括人员热区分布，人员非授权闯入预警，危险区域靠近主动提醒，人员擅自离岗预警，跑冒滴漏、火焰、超温识别预警，与管控中心实现联动，主动防范风险，避免不安全事件的发生。