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智能融合控制（AICS）

实时算法编排

内置多种组件，将组件拖入画布中，完成组件配置与连线，实现传统控制系统与机器学习算法的完美结合，高效、稳定对生产制造过程进行控制。

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智能融合控制模型开发与训练

用于解决建模分析类任务的一种通用算法引擎，可帮助AI创作者基于工业场景的历史数据快速生成高精度、健壮的预测模型。该算法引擎可极大的降低机器学习算法的使用门槛，对于没有任何机器学习算法背景的工程师，也可以基于该引擎训练出高精度的预测模型，并用于生产实践。 提供模型管理功能，集中管理工业分析建模已经发布的模型机器结果，该模型可在在线实时算法画布中调用，用于预测

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组件管理

提供自定义组件管理和平台组件管功能，自定义组件是AICS生态开放的重要组成部分，通过低代码、可视化组件搭建的方式，方便用户快速上架自有的算法组件。

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数据与服务

提供数据源管理及OpenAPI管理功能，展示该租户下所有已发布的数据源与服务，主要展示API-IN、API-OUT参数，各节点的调用地址，并能完成对相关服务的查询和监控。

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产线数据接入(IGATE)

网关管理

提供外部设备接入的网关设置，包括创建通道、配置协议，采集方式设置等，已实现平台与外部设备的网络对接。

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设备管理

提供外部设备测点的映射管理功能，用户能够基于自身习惯设置设备模版，快速完成设备创建，也可以新增设备，配置关键的设备数据测点，完成设备上云集写入、告警管理，同时查看设备的最新值。

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告警管理

提供测点的实时告警配置功能，并能完成对历史告警数据的查询及检索。

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数据转发

提供数据转发新增及配置功能，提供数据服务创建及转发能力,让用户能够通过MQTT或DataHub完成测点数据的转发。

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数据运维监控功能

提供igate数据的运维及监控能力，对接入平台的数据点接口情况和请求信息提供监控和运维服务工具。

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