南京惠言達電氣有限公司成立于2019年，座落在南京六合市商圈。9年備件銷(xiāo)售積累，公司主要經(jīng)營(yíng)歐、美等國的閥門(mén)、過(guò)濾設備、編碼器、傳感器、儀器儀表、及各種自動(dòng)化產(chǎn)品，公司全力貫徹“以質(zhì)優(yōu)價(jià)廉的產(chǎn)品和完善到位的技術(shù)服務(wù)客戶(hù)”的經(jīng)營(yíng)宗旨，服務(wù)于國內的流體控制和自動(dòng)化控制領(lǐng)域。節省了中間環(huán)節的流轉費用，能夠把更優(yōu)惠的價(jià)格提供給用戶(hù)。通過(guò)發(fā)展我司已經(jīng)自動(dòng)化設備和備件供應商，主營(yíng)產(chǎn)品廣泛應用于冶金、造紙、礦山、石化、能源、集裝箱碼頭、汽車(chē)、水利、市政工程及環(huán)保以及各類(lèi)軍事、航空航天、科研等領(lǐng)域。

Fibro氣缸噴射器No:237.8.2500.800

常用型號：
Fibro 52.55.2.0180.000 Artikel Nr:1.694.50051
Fibro 55.51.2.0090.100 Artikel Nr.1.694.00667
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Fibro LZB42A 005-11
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Fibro 55.51.3.0180.004
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Fibro 52.55.3.0090.000 Art-Nr:1.694.00389
Fibro RP-35-DS-Sondergreifer Art-Nr:1.302.05017
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Fibro 52.55.3.0090.104
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Fibro X 346 591 711
Fibro X 346 591 711
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Fibro R 100 036 215
Fibro R 100 036 240
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Fibro R 100 036 240
Fibro R 100 036 239
Fibro R 100 288 384
Fibro R 100 038 628
Fibro X 346 591 605

醫療數據是持續、大量增長(cháng)的大數據。根據估算，中國一個(gè)中等城市50年所積累的醫療數據量就會(huì )達到10PB級。并且，隨著(zhù)時(shí)間的推移和業(yè)務(wù)系統的不斷升級換代，醫療數據模式的一致性也無(wú)法保證。因此，每天都會(huì )有大量的數據持續不斷地導入區域醫療數據中心，并且每當有數據模式的更改，相關(guān)的歷史數據也需要做相應的調整。由于醫療數據是多種數據源數據的匯總，醫療數據是關(guān)系復雜的多維數據。醫療數據的多維度多粒度為各種信息服務(wù)的多角度多層次分析提供了可能，但同時(shí)也為大數據分析帶來(lái)了挑戰。Hadoop基于開(kāi)源分布式數據處理平臺，通過(guò)特殊的方式組織網(wǎng)絡(luò )級數據，可以解決數據存儲水平擴展的挑戰。利用MapReduce并行處理批量事務(wù)的能力，從多個(gè)數據源（主要是醫療機構的各個(gè)業(yè)務(wù)系統）抽取數據、轉換格式、并導入基于HBase的數據存儲模型。使用Hadoop進(jìn)行多維分析，利用數據平臺中多維數據非結構化的特征，將大量冗余的維度信息整合到事實(shí)表中，可以在冗余維度下靈活地改變問(wèn)題分析的角度。并結合Hadoop,MapReduce強大的并行化處理能力，無(wú)論分析中的維度增加多少，開(kāi)銷(xiāo)并不顯著(zhù)增長(cháng)，不會(huì )顯著(zhù)影響分析的性能。

2大數據應用

2.1構建臨床決策支持系統

臨床決策支持系統可以提高工作效率和診療質(zhì)量。通過(guò)分析疾病的模式和趨勢，臨床決策支持系統分析醫生輸入的條目，比較其與醫學(xué)指引不同的地方，從而提醒醫生防止潛在的錯誤，如藥物不良反應。通過(guò)部署這些系統，醫療服務(wù)提供方可以降低醫療事故率和索賠數，尤其是那些臨床錯誤引起的醫療事故。共享的醫療大數據分析技術(shù)將使臨床決策支持系統更智能，先，大數據中心存儲的海量、高維和非結構化的數據能夠被檢索，由于對非結構化數據的分析能力的日益加強，從而獲取更多的決策支持信息。比如可以使用圖像分析和識別技術(shù)，識別醫療影像(X光、CT、MRI)數據，結合患者的電子病歷信息，得到輔助的治療信息?；蛘咄诰蜥t療文獻數據建立醫療專(zhuān)家數據庫和醫學(xué)知識倉庫，為醫生提供一個(gè)決策和清單，在錄入癥狀和檢驗結果后，做是非判斷等集合算法，根據不同病種，建立決策樹(shù)算法，逐漸得出診斷結果和治療方案，為醫生的臨床操作提供建議，防止醫生忽略可能存在的罕見(jiàn)疾病，防止誤診。此外，臨床決策支持系統還可以使醫療流程中大部分的工作流流向護理人員和助理醫生，將常規的醫生問(wèn)診程序化和模式化，結合檢驗化驗等技術(shù)手段，醫生只需參與后的決策和治療環(huán)節。使醫生從耗時(shí)過(guò)長(cháng)的簡(jiǎn)單咨詢(xún)工作中解脫出來(lái)，從而提高治療效率。

2.2提高醫藥產(chǎn)品研發(fā)效率

2.2.1預測建模

醫藥公司在新藥物的研發(fā)階段，可以通過(guò)數據建模和分析，確定有效率的投入產(chǎn)出比，從而配備佳資源組合。模型基于藥物臨床試驗階段之前的數據集及早期臨床階段的數據集，盡可能及時(shí)地預測臨床結果。評價(jià)因素包括產(chǎn)品的安全性、有效性、潛在的副作用和整體的試驗結果。通過(guò)預測建?？梢越档歪t藥產(chǎn)品公司的研發(fā)成本，在通過(guò)數據建模和分析預測藥物臨床結果后，可以暫緩研究次優(yōu)的藥物，或者停止在次優(yōu)藥物上的昂貴的臨床試驗。除了研發(fā)成本，醫藥公司還可以更快地得到回報。通過(guò)數據建模和分析，醫藥公司可以將藥物更快推向市場(chǎng)，生產(chǎn)更有針對性的藥物，有更高潛在市場(chǎng)回報和治療成功率的藥物。

2.2.2提高臨床試驗設計的統計工具和算法

使用統計工具和算法，可以提高臨床試驗設計水平，并在臨床試驗階段更容易地招募到患者。通過(guò)挖掘病人數據，評估招募患者是否符合試驗條件，從而加快臨床試驗進(jìn)程，提出更有效的臨床試驗設計建議，并能找出合適的臨床試驗基地。比如那些擁有大量潛在符合條件的臨床試驗患者的試驗基地可能是更理想的，或者在試驗患者群體的規模和特征二者之間找到平衡。

2.2.3臨床實(shí)驗數據的分析

分析臨床試驗數據和病人記錄可以確定藥品更多的適應癥和發(fā)現副作用。在對臨床試驗數據和病人記錄進(jìn)行分析后，可以對藥物進(jìn)行重新定位，或者實(shí)現針對其他適應癥的營(yíng)銷(xiāo)。實(shí)時(shí)或者近乎實(shí)時(shí)地收集不良反應報告可以促進(jìn)藥物警戒(藥物警戒是上市藥品的安全保障體系，對藥物不良反應進(jìn)行監測、評價(jià)和預防)?；蛘咴谝恍┣闆r下，臨床實(shí)驗暗示出了一些情況但沒(méi)有足夠的統計數據去證明，現在基于臨床試驗大數據的分析可以給出證據。

2.3基于大數據的疾病監控防治

大數據的使用可以改善公眾健康監控。先，隨著(zhù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)現在的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的用戶(hù)開(kāi)始選擇把業(yè)務(wù)和使用習慣都轉移到了移動(dòng)端，那么，在基于海量數據用戶(hù)搜索的社交APP以及LBS等技術(shù)層面，可以建立結合原有疾病監控系統中的流行疾病法定報告數據、流行疾病病例，結合疾病、環(huán)境數據，及時(shí)發(fā)現并繪制出流行病風(fēng)險地圖。在基于搜索數據和LBS數據方面，分析不同時(shí)空尺度人口流動(dòng)性、移動(dòng)模式和參數進(jìn)一步結合病原學(xué)、人口統計學(xué)、地理、氣象和人群移動(dòng)遷徙、地域之間等因素和信息，建立流行病時(shí)空傳播模型，確定流感等流行病在各流行區域間傳播的時(shí)空路線(xiàn)和規律，得到更加準確的態(tài)勢評估、預測。并且，通過(guò)醫療云和大數據中心，公共衛生部門(mén)可以通過(guò)覆蓋的患者電子病歷數據庫，分析疾病的模式和趨勢快速檢測大規模傳染性疾病進(jìn)行全面的疫情監測，并通過(guò)集成疾病監測和響應程序，快速采取措施進(jìn)行響應。這基于大數據的疾病監控防治能使傳染病感染率降低，衛生部門(mén)可以更快地檢測出新的傳染病和疫情。通過(guò)提供準確和及時(shí)的公眾健康咨詢(xún)，將會(huì )大幅提高公眾健康風(fēng)險意識，同時(shí)也將降低傳染病感染風(fēng)險。大數據共享在疾病監控防治中可以做到以下幾點(diǎn)：

（1）提前確定一定規模的未知疾病，為疫情控制爭取時(shí)間。傳統檢測無(wú)法監測到任何沒(méi)有臨床癥狀的病例的，這些經(jīng)驗在醫院的臨床經(jīng)驗中都是空白。但大數據可以通過(guò)醫院的共享信息以及搜索監控地區的用戶(hù)的頻繁搜索關(guān)鍵詞，可以檢測到某個(gè)地區已經(jīng)出現的疫情。比如不明原因的肺炎，某地餐館讓多少人出現嘔吐腹瀉等異常狀況等，然后再通過(guò)與疾病控制中心的病毒庫中的病毒分析，尋找吻合的病毒，進(jìn)行比對分析將其找出，為判斷疾病贏(yíng)取時(shí)間。建立大數據中心后，疾病預防可以真正在一時(shí)間內去判斷出疫情的病毒源，進(jìn)而為控制爭取時(shí)間。疾病監控防治的目的是及時(shí)制止其傳播的范圍，而大數據則是目前一的也是佳的途徑。

（2）判斷人員流向，控制疫情。在疫情發(fā)生后，雖然國家可以一時(shí)間控制住當地疫情，但是人員流動(dòng)則是無(wú)法控制的。利用大數據的監控分析就能監測到傳染源區人員的主要流向目的地，疾控中心可以拿出對應的醫療技術(shù)和對應的治療藥品以及疫苗來(lái)防治，一時(shí)間趕到相應地點(diǎn)，實(shí)施接種疫苗，這樣一來(lái)就減少了盲目的廣撒網(wǎng)式的全面布局情況，通過(guò)大數據分析的提供人員流動(dòng)數據，讓控制疫情在效率上大幅度提升。

（3）傳播動(dòng)力學(xué)模型建立。擁有了大數據的全面監控后，疾控中心也就有了更多的實(shí)踐支持，就可以開(kāi)始真正從實(shí)踐中建立有關(guān)疫情的復雜動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò )的傳播動(dòng)力學(xué)。
Fibro X 346 591 607
Fibro R 100 038 630
Fibro R 100 038 628
Fibro X 346 591 605
Fibro X 346 591 710
Fibro 2443.10.120
Fibro R 100 036 206
Fibro R 100 036 228
Fibro R 100 036 226
Fibro R 100 036 214
Fibro R 100 036 206
Fibro 2484.13.03000.080
Fibro 2480.055.03000
Fibro 2480.022.00500
Fibro 2480.12.00500.080
Fibro 246.6.080.100
Fibro 201.01.160.040 Nr.: 82073010
Fibro 201.01.125.040 Nr.: 82073010
Fibro 51.81.1.800 61473 00566
Fibro 206.71.050.140
Fibro 54.57.3.0360.860 , 1.694.01005
Fibro 54.57.4.0360.860 , 1.694.01008
Fibro 52.55.3.0090.000 Nr: 67516 00466
Fibro ASS/A28 Bohrung d=32H7/d=32H7
Fibro 32008X
Fibro 32016X
Fibro 32011X
Fibro 4659-A-70.7
Fibro Nr-814988 Gtr.Wellenstummel D=32/50lang

Fibro氣缸噴射器No:237.8.2500.800

 醫療數據是持續、大量增長(cháng)的大數據。根據估算，中國一個(gè)中等城市50年所積累的醫療數據量就會(huì )達到10PB級。并且，隨著(zhù)時(shí)間的推移和業(yè)務(wù)系統的不斷升級換代，醫療數據模式的一致性也無(wú)法保證。因此，每天都會(huì )有大量的數據持續不斷地導入區域醫療數據中心，并且每當有數據模式的更改，相關(guān)的歷史數據也需要做相應的調整。由于醫療數據是多種數據源數據的匯總，醫療數據是關(guān)系復雜的多維數據。醫療數據的多維度多粒度為各種信息服務(wù)的多角度多層次分析提供了可能，但同時(shí)也為大數據分析帶來(lái)了挑戰。Hadoop基于開(kāi)源分布式數據處理平臺，通過(guò)特殊的方式組織網(wǎng)絡(luò )級數據，可以解決數據存儲水平擴展的挑戰。利用MapReduce并行處理批量事務(wù)的能力，從多個(gè)數據源（主要是醫療機構的各個(gè)業(yè)務(wù)系統）抽取數據、轉換格式、并導入基于HBase的數據存儲模型。使用Hadoop進(jìn)行多維分析，利用數據平臺中多維數據非結構化的特征，將大量冗余的維度信息整合到事實(shí)表中，可以在冗余維度下靈活地改變問(wèn)題分析的角度。并結合Hadoop,MapReduce強大的并行化處理能力，無(wú)論分析中的維度增加多少，開(kāi)銷(xiāo)并不顯著(zhù)增長(cháng)，不會(huì )顯著(zhù)影響分析的性能。

2大數據應用

2.1構建臨床決策支持系統

臨床決策支持系統可以提高工作效率和診療質(zhì)量。通過(guò)分析疾病的模式和趨勢，臨床決策支持系統分析醫生輸入的條目，比較其與醫學(xué)指引不同的地方，從而提醒醫生防止潛在的錯誤，如藥物不良反應。通過(guò)部署這些系統，醫療服務(wù)提供方可以降低醫療事故率和索賠數，尤其是那些臨床錯誤引起的醫療事故。共享的醫療大數據分析技術(shù)將使臨床決策支持系統更智能，先，大數據中心存儲的海量、高維和非結構化的數據能夠被檢索，由于對非結構化數據的分析能力的日益加強，從而獲取更多的決策支持信息。比如可以使用圖像分析和識別技術(shù)，識別醫療影像(X光、CT、MRI)數據，結合患者的電子病歷信息，得到輔助的治療信息?；蛘咄诰蜥t療文獻數據建立醫療專(zhuān)家數據庫和醫學(xué)知識倉庫，為醫生提供一個(gè)決策和清單，在錄入癥狀和檢驗結果后，做是非判斷等集合算法，根據不同病種，建立決策樹(shù)算法，逐漸得出診斷結果和治療方案，為醫生的臨床操作提供建議，防止醫生忽略可能存在的罕見(jiàn)疾病，防止誤診。此外，臨床決策支持系統還可以使醫療流程中大部分的工作流流向護理人員和助理醫生，將常規的醫生問(wèn)診程序化和模式化，結合檢驗化驗等技術(shù)手段，醫生只需參與后的決策和治療環(huán)節。使醫生從耗時(shí)過(guò)長(cháng)的簡(jiǎn)單咨詢(xún)工作中解脫出來(lái)，從而提高治療效率。

2.2提高醫藥產(chǎn)品研發(fā)效率

2.2.1預測建模

醫藥公司在新藥物的研發(fā)階段，可以通過(guò)數據建模和分析，確定有效率的投入產(chǎn)出比，從而配備佳資源組合。模型基于藥物臨床試驗階段之前的數據集及早期臨床階段的數據集，盡可能及時(shí)地預測臨床結果。評價(jià)因素包括產(chǎn)品的安全性、有效性、潛在的副作用和整體的試驗結果。通過(guò)預測建?？梢越档歪t藥產(chǎn)品公司的研發(fā)成本，在通過(guò)數據建模和分析預測藥物臨床結果后，可以暫緩研究次優(yōu)的藥物，或者停止在次優(yōu)藥物上的昂貴的臨床試驗。除了研發(fā)成本，醫藥公司還可以更快地得到回報。通過(guò)數據建模和分析，醫藥公司可以將藥物更快推向市場(chǎng)，生產(chǎn)更有針對性的藥物，有更高潛在市場(chǎng)回報和治療成功率的藥物。

2.2.2提高臨床試驗設計的統計工具和算法

使用統計工具和算法，可以提高臨床試驗設計水平，并在臨床試驗階段更容易地招募到患者。通過(guò)挖掘病人數據，評估招募患者是否符合試驗條件，從而加快臨床試驗進(jìn)程，提出更有效的臨床試驗設計建議，并能找出合適的臨床試驗基地。比如那些擁有大量潛在符合條件的臨床試驗患者的試驗基地可能是更理想的，或者在試驗患者群體的規模和特征二者之間找到平衡。

2.2.3臨床實(shí)驗數據的分析

分析臨床試驗數據和病人記錄可以確定藥品更多的適應癥和發(fā)現副作用。在對臨床試驗數據和病人記錄進(jìn)行分析后，可以對藥物進(jìn)行重新定位，或者實(shí)現針對其他適應癥的營(yíng)銷(xiāo)。實(shí)時(shí)或者近乎實(shí)時(shí)地收集不良反應報告可以促進(jìn)藥物警戒(藥物警戒是上市藥品的安全保障體系，對藥物不良反應進(jìn)行監測、評價(jià)和預防)?；蛘咴谝恍┣闆r下，臨床實(shí)驗暗示出了一些情況但沒(méi)有足夠的統計數據去證明，現在基于臨床試驗大數據的分析可以給出證據。

2.3基于大數據的疾病監控防治

大數據的使用可以改善公眾健康監控。先，隨著(zhù)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)現在的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的用戶(hù)開(kāi)始選擇把業(yè)務(wù)和使用習慣都轉移到了移動(dòng)端，那么，在基于海量數據用戶(hù)搜索的社交APP以及LBS等技術(shù)層面，可以建立結合原有疾病監控系統中的流行疾病法定報告數據、流行疾病病例，結合疾病、環(huán)境數據，及時(shí)發(fā)現并繪制出流行病風(fēng)險地圖。在基于搜索數據和LBS數據方面，分析不同時(shí)空尺度人口流動(dòng)性、移動(dòng)模式和參數進(jìn)一步結合病原學(xué)、人口統計學(xué)、地理、氣象和人群移動(dòng)遷徙、地域之間等因素和信息，建立流行病時(shí)空傳播模型，確定流感等流行病在各流行區域間傳播的時(shí)空路線(xiàn)和規律，得到更加準確的態(tài)勢評估、預測。并且，通過(guò)醫療云和大數據中心，公共衛生部門(mén)可以通過(guò)覆蓋的患者電子病歷數據庫，分析疾病的模式和趨勢快速檢測大規模傳染性疾病進(jìn)行全面的疫情監測，并通過(guò)集成疾病監測和響應程序，快速采取措施進(jìn)行響應。這基于大數據的疾病監控防治能使傳染病感染率降低，衛生部門(mén)可以更快地檢測出新的傳染病和疫情。通過(guò)提供準確和及時(shí)的公眾健康咨詢(xún)，將會(huì )大幅提高公眾健康風(fēng)險意識，同時(shí)也將降低傳染病感染風(fēng)險。大數據共享在疾病監控防治中可以做到以下幾點(diǎn)：

（1）提前確定一定規模的未知疾病，為疫情控制爭取時(shí)間。傳統檢測無(wú)法監測到任何沒(méi)有臨床癥狀的病例的，這些經(jīng)驗在醫院的臨床經(jīng)驗中都是空白。但大數據可以通過(guò)醫院的共享信息以及搜索監控地區的用戶(hù)的頻繁搜索關(guān)鍵詞，可以檢測到某個(gè)地區已經(jīng)出現的疫情。比如不明原因的肺炎，某地餐館讓多少人出現嘔吐腹瀉等異常狀況等，然后再通過(guò)與疾病控制中心的病毒庫中的病毒分析，尋找吻合的病毒，進(jìn)行比對分析將其找出，為判斷疾病贏(yíng)取時(shí)間。建立大數據中心后，疾病預防可以真正在一時(shí)間內去判斷出疫情的病毒源，進(jìn)而為控制爭取時(shí)間。疾病監控防治的目的是及時(shí)制止其傳播的范圍，而大數據則是目前一的也是佳的途徑。

（2）判斷人員流向，控制疫情。在疫情發(fā)生后，雖然國家可以一時(shí)間控制住當地疫情，但是人員流動(dòng)則是無(wú)法控制的。利用大數據的監控分析就能監測到傳染源區人員的主要流向目的地，疾控中心可以拿出對應的醫療技術(shù)和對應的治療藥品以及疫苗來(lái)防治，一時(shí)間趕到相應地點(diǎn)，實(shí)施接種疫苗，這樣一來(lái)就減少了盲目的廣撒網(wǎng)式的全面布局情況，通過(guò)大數據分析的提供人員流動(dòng)數據，讓控制疫情在效率上大幅度提升。

（3）傳播動(dòng)力學(xué)模型建立。擁有了大數據的全面監控后，疾控中心也就有了更多的實(shí)踐支持，就可以開(kāi)始真正從實(shí)踐中建立有關(guān)疫情的復雜動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò )的傳播動(dòng)力學(xué)。