算法丰富
包含全部主流算法，并经过工程经验二次ぷ模型修正
精准预测
高精度预示，满足客户实际工程需求
数据拓展
后期可扩展性良好，一次部署，长期迭代。
按需部署
根据客户实际需求个性化▅定制方案
双向预测
可根据指标参数，反推■工艺参数
高灵活性
角色权限划分灵活，可支持跨部门跨业务团队使〗用
1） 将历史数据汇集综合起来 , 以统一的数据结构存放在专家库中，实现知识系统化，利用专家数据库的检索功能，快速向研究人员提供有效信息。
2） 分析不同的配方的数据，快速计算获得计算模型，采用面向对象的程序设计方法，实现装药界面性能预示功能。
3） 建立的系统应将工艺参数和性能参数汇集综合起来存放在专家数据库中，实现数据系统化，工艺人员使用该系统可以通过线上检索，快速提取有效信∏息。
在工业界生产、试验环节，主要用于缺陷检测、目标追踪及相关的扩展应用。如零部件的表面缺陷检查、缺陷特征测量等，零部件的识别、特征测量及数量统计等，零部件的工业CT成像及缺陷检查和特征测量等，机械/电子传感ㄨ器表读数等。
这些视觉/图像处理的相关︼算法即包含了传统的图像处理算法，也包含了目前∩流行的机器学习/深度学习相关的算法，可根据实际需求（精确度、实时性等）进行算法选择。
通过逻辑回归或支持向量机等分类机器学习算法对监测到的异常状态进行故障分析，并形成故障库。
对已经分类的故障快速进行预警，对未知故障进行识▼别，并提示人工干预尽快解除故障。
