Plataforma de análisis de titulación totalmente automática

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Naturaleza del fabricante: Productores

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Descripción general

La Plataforma de análisis de titulación totalmente automática combina orgánicamente la detección de titulación con el robot. a través de la IA y la tecnología de automatización, se realiza la automatización completa, no tripulada, eficiente y todo el control del proceso de la detección de titulación. 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 digital, no tripulada e inteligente de los laboratorios en todos los niveles.

Detalles del producto

Plataforma de análisis de titulación totalmente automáticaFunciones: inyección automática de muestras, transporte de muestras, análisis de múltiples unidades, comparación de Big data, generación automática de informes.

Elementos de prueba típicos:

Se pueden probar cloruros, dureza total, alcalinidad total y otros artículos.
Detección integrada de múltiples indicadores
Capacidad de detección 150 / 300 muestras / día

Plataforma de análisis de titulación totalmente automáticaCaracterísticas:

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 y 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.

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