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位置>千里馬招標(biāo)網(wǎng)> 招標(biāo)中心> 武鋼有限數(shù)字設(shè)備（一期）-EQDS建設(shè)(寶武裝備采購部)
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| 詢價單號 | **** | 采購方式 | 公開 |
| 采購員 | 申購聯(lián)系人佟明星 | 聯(lián)系電話 | 180****8600 |
| 報(bào)名截至?xí)r間 | 2022-12-02T14:00 | 報(bào)價截至?xí)r間 | 2022-12-03T14:00 |
采購商名稱：****
物料信息
| ****9701BJ221********3000001 | 單項(xiàng)檢測/檢修 | 單項(xiàng)檢測/檢修*單項(xiàng)檢測/檢修 | | 1.0 | Each | 2023-01-31 | 到貨地點(diǎn)： 行備注：申購聯(lián)系人（佟明星：180****8600）* |
詢價條款
一、交貨地址：
二、保證金額度：0.0元
三、商務(wù)條款：
四、技術(shù)條款：
五、注冊資本必須大于等于200萬元
六、報(bào)名要求：
七、資質(zhì)要求： 1、注冊資金不低于200萬元。 2、****集團(tuán)內(nèi)系統(tǒng)開發(fā)相關(guān)業(yè)績（報(bào)名時上傳業(yè)績證明材料）。
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通過實(shí)現(xiàn)人、機(jī)、物的全面互聯(lián)，構(gòu)建起全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價值鏈全面連接的新型工業(yè)生產(chǎn)制造和服務(wù)體系。遠(yuǎn)程運(yùn)維是運(yùn)維服務(wù)在新一代信息技術(shù)與制造裝備融合集成創(chuàng)**工程應(yīng)用發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，它打破了人、物和數(shù)據(jù)的空間與物理界限，是智慧化運(yùn)維在智能制造服務(wù)環(huán)節(jié)的集中體現(xiàn)。在鋼鐵行業(yè)推動智能制造的進(jìn)程中，遠(yuǎn)程運(yùn)維是企業(yè)實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能管理的重要保障。按照中國寶武智慧制造行動方案（2021－2023年）（寶武字〔2021〕187號）的工作指導(dǎo)，中國寶武智慧制造工作進(jìn)入全面提升階段，為加快“突破繁星點(diǎn)點(diǎn)，走向艷陽一片”，智慧制造由以“四個一律”為特征的1.0向以“三跨融合”為特征的2.0進(jìn)發(fā)，建****工廠。2021年，寶武集團(tuán)重點(diǎn)任務(wù)要求完成智慧制造的要求（智數(shù)辦函（2021）第028號），2023****基地遠(yuǎn)程運(yùn)維全覆蓋為目標(biāo)，通過智能化決策手段的應(yīng)用，促進(jìn)運(yùn)維效率提升，從而極大地推動鋼鐵主業(yè)設(shè)備管理智能化發(fā)展前行。1.1.背景一．項(xiàng)目背景與目標(biāo)比價文件武鋼有限數(shù)字設(shè)備(一期)-EQDS建設(shè)——組態(tài)設(shè)計(jì)器開發(fā)及整體優(yōu)化
基本組件主要包括多源數(shù)據(jù)處理、HMI組態(tài)頁面設(shè)計(jì)器、HMI狀態(tài)規(guī)則配置工具、虛擬巡檢管理功能開發(fā)。多源數(shù)據(jù)處理：支持多源數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)對齊、數(shù)據(jù)預(yù)處理等功能。HMI組態(tài)頁面設(shè)計(jì)器：支持頁面無代碼設(shè)計(jì)、通過拖拉方式形成組態(tài)頁面、支持組件復(fù)用、支持組態(tài)頁面狀態(tài)聯(lián)動等功能。HMI狀態(tài)規(guī)則配置工具：支持簡單規(guī)則（如單數(shù)據(jù)項(xiàng)單閾值）的配置、支持復(fù)雜規(guī)則的配置（如多數(shù)據(jù)項(xiàng)關(guān)聯(lián)、腳本等）等功能。虛擬巡檢管理：支持虛擬巡檢管理工作、人工或自動巡檢記錄等功能。2.1.HMI虛擬巡檢二．開發(fā)內(nèi)容和范圍本項(xiàng)目通過對數(shù)字設(shè)備的EQDS接口的適應(yīng)性改造完善設(shè)備接入系統(tǒng)，支撐鋼鐵全產(chǎn)線智能運(yùn)維服務(wù)模式推廣和覆蓋。1.2.目標(biāo)
組件圖形庫可進(jìn)行MQTT及WebSocket連接，組態(tài)引擎會自動監(jiān)聽數(shù)據(jù)并實(shí)時刷新。只需要按照相應(yīng)數(shù)據(jù)格式發(fā)送數(shù)據(jù)即可。消息通信添加相應(yīng)事件，即可實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的事件行為事件類型：鼠標(biāo)移入、鼠標(biāo)移出、選中、取消選中、鼠標(biāo)按下、鼠標(biāo)彈起、單擊、雙擊。事件行為：打開鏈接、更改屬性、執(zhí)行動畫、暫停動畫、停止動畫、執(zhí)行JavaStript、執(zhí)行Window函數(shù)、自定義消息；臼录藛螜谖挥陧敳，可設(shè)置Logo、公司名稱、文件編輯、鋼筆、鉛筆、放大鏡、縮略圖、起點(diǎn)、終點(diǎn)、線寬、視圖比例、自動錨點(diǎn)、禁用錨點(diǎn)、編輯/預(yù)覽/鎖定、預(yù)覽、登錄。組件庫包含搜索、系統(tǒng)組件、我的組件、圖形庫管理，可通過右鍵進(jìn)行置頂、置底、上一個圖層、下一個圖層、組合/取消組合、鎖定、刪除、撤銷、恢復(fù)、剪切、復(fù)制、粘貼等操作。
時頻轉(zhuǎn)換類：快速傅里葉變換（FFT）、精確傅里葉變換、對數(shù)譜、倒譜,顯示出設(shè)備振動的頻譜圖以及波形，主要分析設(shè)備的不平衡、不對中、機(jī)械松動等功能。時域特征值類：有效值、峭度、偏度、脈沖因子、波形因子、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、裕度因子、峰值、平均值、最大值、最小值優(yōu)化6大類28種工業(yè)算法優(yōu)化現(xiàn)有6大類28種工業(yè)算法集、并擴(kuò)充8種算法(循環(huán)譜、連續(xù)小波、振動轉(zhuǎn)音頻、加速度積分、離散小波、頻帶能量、譜峰倍頻)、完成模型庫的優(yōu)化及擴(kuò)充。2.2.報(bào)警診斷專業(yè)能力提升可進(jìn)行**文件夾、**圖紙、刪除文件夾、刪除圖紙等操作。并內(nèi)置基礎(chǔ)圖形庫、電力圖形庫、物聯(lián)網(wǎng)圖形庫。
模型庫優(yōu)化及擴(kuò)充擴(kuò)充8種算法：雙譜、循環(huán)譜、連續(xù)小波、振動轉(zhuǎn)音頻、加速度積分、離散小波、頻帶能量、譜峰倍頻。包絡(luò)線類：包絡(luò)解調(diào),強(qiáng)調(diào)高頻能量的頻譜測量，主要用于發(fā)現(xiàn)軸承、齒輪箱的早期故障。時頻信息類：短時傅里葉變換、離散小波變換低頻數(shù)據(jù)濾波類：限幅平均濾波、消抖濾波、滑動窗口濾波、算術(shù)平均濾波、中位值平均濾波、一階滯后濾波
| 序號 | 模型名稱 | 功能描述 |
| 1 | 轉(zhuǎn)子單面不平衡故障診斷模型 | 基于歷史的在線數(shù)據(jù)，對振動進(jìn)行頻譜分析和頻域特征提取，通過正常狀態(tài)和故障狀態(tài)時的特征表現(xiàn)，完成旋轉(zhuǎn)設(shè)備轉(zhuǎn)子的單面不平衡故障的判定。 |
| 2 | 轉(zhuǎn)子雙面不平衡故障診斷模型 | 基于歷史的在線數(shù)據(jù)，對振動進(jìn)行頻譜分析和頻域特征提取，通過正常狀態(tài)和故障狀態(tài)時的特征表現(xiàn)，完成旋轉(zhuǎn)設(shè)備轉(zhuǎn)子的雙面不平衡故障的判定。 |
| 3 | 轉(zhuǎn)子角度不對中故障診斷模型 | 基于歷史的在線數(shù)據(jù)，對振動進(jìn)行頻譜分析和頻域特征提取，通過正常狀態(tài)和故障狀態(tài)時的特征表現(xiàn)，完成旋轉(zhuǎn)設(shè)備轉(zhuǎn)子角度不對中故障的判定。 |
| 4 | 轉(zhuǎn)子平行不對中故障診斷模型 | 基于歷史的在線數(shù)據(jù)，對振動進(jìn)行頻譜分析和頻域特征提取，通過正常狀態(tài)和故障狀態(tài)時的特征表現(xiàn)，完成旋轉(zhuǎn)設(shè)備轉(zhuǎn)子平行不對中故障的判定。 |
| 5 | 轉(zhuǎn)子碰磨故障診斷模型 | 基于歷史的在線數(shù)據(jù)，對振動進(jìn)行頻譜分析和頻域特征提取，通過正常狀態(tài)和故障狀態(tài)時的特征表現(xiàn)，完成旋轉(zhuǎn)設(shè)備轉(zhuǎn)子碰磨故障的判定。 |
| 6 | 葉輪偏心故障診斷模型 | 基于歷史的在線數(shù)據(jù)，對振動進(jìn)行頻譜分析和頻域特征提取，通過正常狀態(tài)和故障狀態(tài)時的特征表現(xiàn)，完成旋轉(zhuǎn)設(shè)備葉輪偏心故障的判定。 |
| 7 | 葉輪異常預(yù)警模型 | 基于歷史的在線數(shù)據(jù)，對振動進(jìn)行頻譜分析和頻域特征提取，通過正常狀態(tài)和故障狀態(tài)時的特征表現(xiàn)，完成旋轉(zhuǎn)設(shè)備葉輪異常狀態(tài)的判定。 |
| 8 | TRT止推軸承超溫預(yù)警模型 | 基于歷史故障數(shù)據(jù)，完成TRT止推軸承超溫異常狀態(tài)的判定。 |
| 9 | TRT葉片積灰預(yù)警模型 | 基于歷史數(shù)據(jù)，完成T葉片積灰及斷裂故障的判定。 |
| 10 | 軸承座安裝松動故障診斷模型 | 基于歷史的在線數(shù)據(jù)，對振動進(jìn)行頻譜分析和頻域特征提取，通過正常狀態(tài)和故障狀態(tài)時的特征表現(xiàn)，完成旋轉(zhuǎn)設(shè)備軸承座安裝松動故障的判定。 |
| 11 | 地腳螺栓松動故障診斷模型 | 基于歷史的在線數(shù)據(jù)，對振動進(jìn)行頻譜分析和頻域特征提取，通過正常狀態(tài)和故障狀態(tài)時的特征表現(xiàn)，完成旋轉(zhuǎn)設(shè)備地腳螺栓松動故障的判定。 |
| 12 | 軸承座松動故障診斷模型 | 基于歷史的在線數(shù)據(jù)，對振動進(jìn)行頻譜分析和頻域特征提取，通過正常狀態(tài)和故障狀態(tài)時的特征表現(xiàn)，完成旋轉(zhuǎn)設(shè)備軸承座松動故障的判定。 |
| 13 | 止推軸承磨損故障診斷模型 | 基于歷史的在線數(shù)據(jù)，對振動進(jìn)行頻譜分析和頻域特征提取，通過正常狀態(tài)和故障狀態(tài)時的特征表現(xiàn)，完成旋轉(zhuǎn)設(shè)備止推軸承磨損故障的判定。 |
| 14 | 滾動軸承故障診斷模型 | 基于歷史的在線數(shù)據(jù)，對振動進(jìn)行頻譜分析和頻域特征提取，通過正常狀態(tài)和故障狀態(tài)時的特征表現(xiàn)，完成旋轉(zhuǎn)設(shè)備滾動軸承故障故障的判定。 |
| 15 | 滑動軸承油膜振蕩診斷模型 | 基于歷史的在線數(shù)據(jù)，對振動進(jìn)行頻譜分析和頻域特征提取，通過正常狀態(tài)和故障狀態(tài)時的特征表現(xiàn)，完成旋轉(zhuǎn)設(shè)備滑動軸承油膜振蕩故障的判定。 |
| 16 | 滑動軸承油膜渦動診斷模型 | 基于歷史的在線數(shù)據(jù)，對振動進(jìn)行頻譜分析和頻域特征提取，通過正常狀態(tài)和故障狀態(tài)時的特征表現(xiàn)，完成旋轉(zhuǎn)設(shè)備轉(zhuǎn)子的單面不平衡故障的判定。 |
| 17 | 齒輪齒面磨損故障診斷模型 | 基于歷史的在線數(shù)據(jù)，對振動進(jìn)行頻譜分析和頻域特征提取，通過正常狀態(tài)和故障狀態(tài)時的特征表現(xiàn)，完成旋轉(zhuǎn)設(shè)備齒輪齒面磨損故障的判定。 |
| 18 | 齒輪斷齒故障診斷模型 | 基于歷史的在線數(shù)據(jù)，對振動進(jìn)行頻譜分析和頻域特征提取，通過正常狀態(tài)和故障狀態(tài)時的特征表現(xiàn)，完成旋轉(zhuǎn)設(shè)備齒輪斷齒故障的判定。 |
| 19 | 齒輪偏心故障診斷模型 | 基于歷史的在線數(shù)據(jù)，對振動進(jìn)行頻譜分析和頻域特征提取，通過正常狀態(tài)和故障狀態(tài)時的特征表現(xiàn)，完成旋轉(zhuǎn)齒輪偏心故障的判定。 |
| 20 | 基于電流值的預(yù)警模型 | 基于歷史的在線電流值數(shù)據(jù)，通過對電機(jī)電流數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，完成電機(jī)卡阻等故障的判定。 |
| 31 | 齒輪箱類趨勢劣化預(yù)警模型 | 基于長周期的歷史數(shù)據(jù)及異常數(shù)據(jù)，完成齒輪箱類設(shè)備趨勢劣化的預(yù)警。 |
| 32 | 風(fēng)機(jī)類異常分類預(yù)警模型 | 基于歷史故障數(shù)據(jù)及在線數(shù)據(jù)，給出異常類別，生成預(yù)警消息。 |
| 33 | 層冷輥道電機(jī)Similarity異常算法預(yù)警模型 | 基于電流值歷史數(shù)據(jù)，應(yīng)用Similarity異常算法，完成層冷輥道電機(jī)的異常預(yù)警。 |
| 34 | 層冷輥道電機(jī)電流值RFA異常算法預(yù)警模型 | 基于電流值歷史數(shù)據(jù)，應(yīng)用RFA異常算法，完成層冷輥道電機(jī)的異常預(yù)警。 |
| 35 | 層冷輥道電機(jī)電流值IOF異常算法預(yù)警模型 | 基于電流值歷史數(shù)據(jù)，應(yīng)用IOF異常算法，完成層冷輥道電機(jī)的異常預(yù)警。 |
| 36 | 層冷輥道電機(jī)電流值one_class_svm異常算法預(yù)警模型 | 基于電流值歷史數(shù)據(jù)，應(yīng)用one_class_svm異常算法，完成層冷輥道電機(jī)的異常預(yù)警。 |
| 37 | 層冷輥道電機(jī)電流信號特征Similarity異常算法預(yù)警模型 | 基于電流值歷史數(shù)據(jù)，應(yīng)用Similarity異常算法，完成層冷輥道電機(jī)的異常預(yù)警。 |
| 38 | 層冷輥道電機(jī)電流信號特征elliptic_envelope異常算法預(yù)警模型 | 基于電流信號特征，應(yīng)用elliptic_envelope異常算法，完成層冷輥道電機(jī)的異常預(yù)警。 |
| 39 | 層冷輥道電機(jī)電流信號特征derivative異常算法預(yù)警模型 | 基于電流信號特征，應(yīng)用derivative異常算法，完成層冷輥道電機(jī)的預(yù)警判定。 |
| 40 | 層冷輥道電機(jī)電流信號特征egmm異常算法預(yù)警模型 | 基于電流信號特征，應(yīng)用egmm異常算法，完成層冷輥道電機(jī)的預(yù)警判定。 |
| 41 | 層冷輥道電機(jī)電流信號特征SOD異常算法預(yù)警模型 | 基于電流信號特征，應(yīng)用SOD異常算法，完成層冷輥道電機(jī)的異常預(yù)警。 |
| 42 | 層冷輥道電機(jī)電流信號特征IOF異常算法預(yù)警模型 | 基于電流信號特征，應(yīng)用IOF異常算法，完成層冷輥道電機(jī)的預(yù)警。 |
| 43 | 激光焊機(jī)健康度模型 | 基于歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)統(tǒng)計(jì)分布和經(jīng)驗(yàn)值綜合計(jì)算，給出激光焊機(jī)的健康度。 |
| 44 | 油液預(yù)警模型 | 基于歷史積累的油液特征數(shù)據(jù)，完成油液的異常預(yù)警。 |
| 45 | 基于數(shù)據(jù)異常形態(tài)的特征挖掘模型 | 基于歷史電流信號數(shù)據(jù)，完成電流信號數(shù)據(jù)的強(qiáng)關(guān)聯(lián)特征提取及挖掘。 |
| 46 | 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)異常識別模型 | 基于歷史電流信號數(shù)據(jù)，應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完成層冷輥道電機(jī)的異常預(yù)警。 |
| 47 | 基于遺傳算法的模式參數(shù)優(yōu)化模型 | 基于歷史電流信號數(shù)據(jù)，應(yīng)用遺傳算法，完成層冷輥道異常算法模型的優(yōu)化。 |
功能考核與驗(yàn)收是為了確認(rèn)乙方所設(shè)計(jì)的應(yīng)用系統(tǒng)功能程序符合甲方設(shè)計(jì)要求而進(jìn)行的測試檢查。本項(xiàng)目的功能考核將根據(jù)雙方確認(rèn)的考核計(jì)劃，由甲方項(xiàng)目經(jīng)理及各模塊負(fù)責(zé)人組織實(shí)施。功能考核項(xiàng)目及保證值見下表：4.1.功能考核與驗(yàn)收四．軟件測試、考核和驗(yàn)收乙方派出的技術(shù)人員必須熟練掌握項(xiàng)目系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境。乙方的技術(shù)人員承擔(dān)相應(yīng)的開發(fā)、測試和現(xiàn)場服務(wù)等工作，并根據(jù)甲方項(xiàng)目經(jīng)理的要求，提供項(xiàng)目所必須的開發(fā)、測試文檔以及源程序。三．質(zhì)量技術(shù)要求
4.2.2文檔要求交付的技術(shù)文件使用中文（簡體），但是專用技術(shù)詞匯、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)軟硬件提供商提供的資料、與其它系統(tǒng)的接口資料可以使用英文。4.2.1文檔語言4.2.文檔交付序號考核驗(yàn)收項(xiàng)目保證指標(biāo)的定義及條件考核測試方法及條件進(jìn)度計(jì)劃嚴(yán)格按項(xiàng)目經(jīng)理及模塊負(fù)責(zé)人制定的進(jìn)度計(jì)劃完成。雙方確認(rèn)技術(shù)文件交付按“技術(shù)資料交互物”的要求執(zhí)行雙方確認(rèn)應(yīng)用軟件功能功能投入率100％。1通過考核驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)：****運(yùn)行處理。2確認(rèn)方法：甲、乙雙方對各項(xiàng)功能正常工作進(jìn)行確認(rèn)。序號考核驗(yàn)收項(xiàng)目保證指標(biāo)的定義及條件考核測試方法及條件進(jìn)度計(jì)劃嚴(yán)格按項(xiàng)目經(jīng)理及模塊負(fù)責(zé)人制定的進(jìn)度計(jì)劃完成。雙方確認(rèn)技術(shù)文件交付按“技術(shù)資料交互物”的要求執(zhí)行雙方確認(rèn)應(yīng)用軟件功能功能投入率100％。1通過考核驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)：****運(yùn)行處理。2確認(rèn)方法：甲、乙雙方對各項(xiàng)功能正常工作進(jìn)行確認(rèn)。
項(xiàng)目做階段性驗(yàn)收時，所有交付文檔由乙方項(xiàng)目經(jīng)理簽字，同時要取得甲方項(xiàng)目經(jīng)理的簽字確認(rèn)。對乙方提供的技術(shù)文件，甲方在收到后十五個工作日內(nèi)若無意見提出，雙方簽字即可視為確認(rèn)版文件。4.2.4文檔交付驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)文檔交付形式和數(shù)量：電子版文檔一套。4.2.3文檔交付形式和數(shù)量每次交付的資料附資料清單。電子文檔以MicrosoftOffice、AdobeReader(pdf)格式提供。
五.公開競價報(bào)名資格乙方根據(jù)甲方提供的文檔模板和編制規(guī)范提交相應(yīng)的技術(shù)文檔和應(yīng)用軟件，并符合需求規(guī)格說明書及基本設(shè)計(jì)說明書的要求。驗(yàn)收內(nèi)容可以包括系統(tǒng)的源程序、程序注解、程序測試方案、操作說明等，具體內(nèi)容在項(xiàng)目執(zhí)行過程中雙方共同討論確定。4.3.驗(yàn)收序號項(xiàng)目階段交付物進(jìn)度要求1系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)階段《源代碼文件清單》詳細(xì)設(shè)計(jì)階段結(jié)束前一周2集成測試階段《系統(tǒng)測試計(jì)劃》集成測試啟動前一周3系統(tǒng)測試階段《系統(tǒng)測試報(bào)告》系統(tǒng)測試啟動前一周4系統(tǒng)運(yùn)行階段《系統(tǒng)投運(yùn)方案》系統(tǒng)運(yùn)行啟動前一周5功能考核階段《功能考核報(bào)告》功能考核啟動前一周6交工驗(yàn)收階段《系統(tǒng)運(yùn)維手冊》交工驗(yàn)收啟動前一周序號項(xiàng)目階段交付物進(jìn)度要求1系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)階段《源代碼文件清單》詳細(xì)設(shè)計(jì)階段結(jié)束前一周2集成測試階段《系統(tǒng)測試計(jì)劃》集成測試啟動前一周3系統(tǒng)測試階段《系統(tǒng)測試報(bào)告》系統(tǒng)測試啟動前一周4系統(tǒng)運(yùn)行階段《系統(tǒng)投運(yùn)方案》系統(tǒng)運(yùn)行啟動前一周5功能考核階段《功能考核報(bào)告》功能考核啟動前一周6交工驗(yàn)收階段《系統(tǒng)運(yùn)維手冊》交工驗(yàn)收啟動前一周4.2.5文檔交付內(nèi)容及交付進(jìn)度
7.1系統(tǒng)軟件的著作權(quán)屬于甲方，未經(jīng)書面同意乙方不得向第三方轉(zhuǎn)讓。七．其他說明2022年11月起（實(shí)際以合同簽訂為準(zhǔn)）至2023年1月31日止。六．工期控制5.2****集團(tuán)內(nèi)軟件開發(fā)相關(guān)業(yè)績（報(bào)名時上傳業(yè)績證明材料）。5.1注冊資金200萬及以上；
8.2請應(yīng)標(biāo)供應(yīng)商根據(jù)網(wǎng)上詢價單，將項(xiàng)目總價金額（不含稅）在歐貝平臺上完成網(wǎng)上報(bào)價，并上傳報(bào)價附件。具體分項(xiàng)報(bào)價詳見下表：8.1應(yīng)標(biāo)供應(yīng)商閱讀本比價文件后，即與項(xiàng)目負(fù)責(zé)人佟明星同志聯(lián)系（聯(lián)系方式：180****8600），并進(jìn)行項(xiàng)目情況交底。八．報(bào)價要求7.3項(xiàng)目**前，雙方各自擁有的知識產(chǎn)權(quán)歸各自所有。在實(shí)施過程中，利用數(shù)據(jù)產(chǎn)生從而滿足文件中開發(fā)原則所取得的成果，其知識產(chǎn)權(quán)歸甲方所有。7.2對于項(xiàng)目實(shí)施中涉及到技術(shù)秘密、經(jīng)營秘密等的文件、資料、數(shù)據(jù)，僅在本項(xiàng)目范圍內(nèi)使用，乙方必須承諾對外實(shí)施保密，不經(jīng)書面授權(quán)不得外傳。
| 編號 | 名稱 | 明細(xì) | 數(shù)量 | 單價（元） |
| 1 | HMI虛擬巡檢 | 基本組件 | 1 | |
| 2 | HMI虛擬巡檢 | 基本事件 | 1 | |
| 3 | HMI虛擬巡檢 | 消息通信 | 1 | |
| 4 | HMI虛擬巡檢 | 組件圖形庫 | 1 | |
| 5 | 報(bào)警診斷專業(yè)能力提升 | 優(yōu)化6大類28種工業(yè)算法 | 1 | |
| 6 | 報(bào)警診斷專業(yè)能力提升 | 模型庫優(yōu)化及擴(kuò)充 | 1 | |
| 合計(jì) | ||||
2022年11****事業(yè)部寶武****公司8.3未經(jīng)甲方書面同意，不得向項(xiàng)目無關(guān)的第三方轉(zhuǎn)發(fā)此比價文件中相關(guān)內(nèi)容。
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