縮進通過歷史采購數據，可利用生物質種類、體量、置氣率、制氣單位原料成本、生長周期、地理分布、市場存量結構，采購競爭對手，天氣影響，大小修計劃等綜合因素約束與建模計算，從而制定科學的采購計劃、采購定價策略，在實際執行過程中根據信息反饋、動態調整，實現原料采購總體耗用采購可靠有保障，降低原料采購成本、保障生產原料供應。 縮進原料調度送貨與原料存放、耗用一體聯動。通過生產計劃、原料耗用計劃、料場存料規則、機器粉碎能力、原料到廠接卸能力、原料倒運能力等綜合約束線性求解，實現原料綜合調度、供應商預約送貨，包括預約時間、種類以及送貨量，實現原料送貨可控、可調度，滿足生產排程，減少二次物流費用的目的。 縮進原料存儲與調運、耗用一體聯動，設定變動的合理存儲量及周期；根據原料耗用計劃、料場結構，實現原料存放合理分區；通過與各智能化設備接口，實時掌控原料進、耗、存信息，減少原料倒運及管理費用、減少原料存儲損耗、降低自然風險、保障生產需要，確保原料管理處于均勻、平衡、安全、智能狀態。 縮進所有與設備維護相關的信息(狀態、缺陷、設置等)均關聯到設備的各個部件，創建設備癥狀樹，對應設備可能發生的所有故障、故障發生的原因、解決措施，作為設備缺陷和檢修工作經驗庫；自動抽取運行日志、運行操作記錄中的設備啟停、備用等狀態變更信息，缺陷統計信息，對設備進行可靠性評估，并生成報表。 縮進建立設備典型工況模型，通過歷史數據分析，設定各設備典型工況下安全閥值，涉及振動、位移、間隙、溫度、流量、壓力和電信號等方面，實時采集設備運行參數，通過模型預測設備參數運行趨勢，當設備實際測量數值有超出預警閾值趨勢時，自診斷模型觸發報警，提示設備管理人員進行故障診斷，通過診斷前移，延長人員反應及處理時間，保障決策的性。 縮進以完整的設備數據采集為基礎，包含各設備廠家的設計數據、安裝資料、現場實時運行參數及歷史巡檢數據、檢修數據，結合設備健康狀態診斷模型，應用大數據分析、人工智能、專家系統進行設備壽命預測；設備有部件更換后，系統基于診斷模型重新評估壽命，包括設備壽命預測時長、已運行時長、剩余壽命，壽命到期自動提醒進行更換。 縮進關聯物資系統和財務系統，動態追蹤設備的維修費用、維修歷史和故障歷史，并按照設備層次結構來匯總維修費用。包括單次檢修本和生命周期內累計檢修的耗用備品備件成本、人力使用成本。 縮進以廠區三維模型為基礎，實現管理與全廠人員、設備、環境、地理信息的緊密結合，相互關聯穿透，人員，設備，作業信息，視頻、門禁監控點，環保、消防、危險源等環境信息在廠區三維中一一映射，通過可視化的方式進行展現，形成直觀的指導，解決傳統模式下管理與管理對象分離的問題；同時作為廠內生產管理總領和管控入口，以工單形式實現作業任務分派和閉環監控，實現數據統一來源、數據集中管理和有效利用，達到設備臺賬歸集、成本績效歸集以及數據綜合統計分析的目的。 縮進基于生物質制氣生產流程、工藝，重構基于二維矢量圖形的主要系統監控畫面，進行測點關聯，實現對工藝各個測點實時在線監控、趨勢對比、超限報警、歷史回放。 縮進通過歷史數據的積累以及系統建模自學習，形成不同工況下的優化參數經驗庫，實時采集監控測點數據，系統自動對比分析，趨勢預警。通過系統自監控、自診斷機制，改風險事件被動查找為主動預警、事故事后處理為事前防范，避免安全事故和工藝質量事故的發生，減少人員傷亡和經濟財產損失，保障企業安全生產。 縮進基于大量運行數據的積累，建立發酵罐各影響因子動態平衡模型，通過工業大數據算法挖掘，追溯產氣量、產氣速率與原料進出周期、液位、PH值、溫度、H2S濃度、CH4濃度、壓力、C/N等各影響因子的內在聯系，計算不同工況下各因子的參數作為調節參照。根據罐內反應情況對各影響因子參數進行調控，確保罐內反應條件與調節參照參數一致，實現產氣量、產氣速率。 縮進多維度采集人員、設備、環境、作業、危險源和管理方面數據，通過搭建安全風險分析模型，自動評估廠內整體安全狀況、進行打分評級，形成全廠安全風險“紅、橙、黃、藍"區域分布的動態預警，各區域安全風險狀態直觀展示。區域安全風險狀態（顏色）根據區域的作業情況實時、自動動態調整。 縮進系統內關鍵業務信息抽取，現場各級安全風險、高風險作業、安全檢查、隱患、未遂事件等各類安全工作重要指標直觀展示，實時掌控全廠整體安全情況。 縮進通過與人員定位、視頻監控、門禁等智能物聯，危險源信息采集，視覺識別技術應用，對廠區重點區域、高風險作業現場等遠程實時監控，包括人員熱區分布，人員非闖入預警，危險區域靠近主動提醒，人員擅自離崗預警，跑冒滴漏、火焰、超溫識別預警，與管控中心實現聯動，主動防范風險，避免不安全事件的發生。