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Plataforma automática de detección de metales pesados

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Descripción general
La plataforma automática de detección de metales pesados combina orgánicamente la detección de metales pesados con robots. a través de la IA y la tecnología de automatización, se realiza la automatización completa, no tripulada, alta eficiencia y control de todo el proceso de detección de metales pesados. puede maximizar la precisión de los datos de análisis, reducir los errores humanos, mejorar en gran medida La capacidad de detección de laboratorio y ayudar a la actualización y transformación digital, no tripulada e inteligente de los laboratorios en todos los niveles.
Detalles del producto

Plataforma automática de detección de metales pesadosFunciones: muestreo automático, transporte de muestras, análisis de múltiples unidades, comparación de Big data, generación automática de informes

Elementos de prueba típicos:

  • Se pueden detectar metales pesados como el hierro y el manganeso.

  • Adición automática de ácido para el tratamiento previo

  • Capacidad de detección 300 muestras por día


Plataforma automática de detección de metales pesadosCaracterísticas:

Operación con un solo clic para lograr un análisis no tripulado durante todo el proceso

Operación con un solo clic, potente, monitoreo de todo el proceso, trazabilidad de datos, evitar errores humanos


Detección las 24 horas del día, la capacidad de detección diaria se triplica con creces

La capacidad de detección diaria puede llegar a 300 muestras por día, lo que mejora en gran medida la capacidad de detección de laboratorio; Los proyectos de detección se pueden actualizar rápidamente.


Comparación de Big data, alerta temprana y orientación de la producción del cliente

Nuestra plataforma de detección no solo detecta muestras, sino que también es un poderoso maestro del análisis de datos experimentales, que puede comparar automáticamente los datos históricos de acuerdo con las necesidades de los usuarios, detectar tendencias de cambio de datos a tiempo, guiar la producción de los usuarios, evitar errores y errores humanos y formar informes de análisis de Big data.