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保健食品的選擇真的很重要，尤其品牌眾多，會讓人陷入選擇性困難的循環裡面

而且價格也是有高有低，絕對不能單憑價格就去判定該產品就是頂尖好物

一定要衡量自身狀況，如果有詢問過醫師則是更好，可千萬不要亂吃

在此給各位一些買保健食品的五大心得

一、安全絕對是第一優先，二、明確的保健食品之產品標示，三、保健食品之價格與劑量，四、了解對保健食品的需求，五、保健食品之保存與包裝

畢竟這是吃進去的產品，務必要做好功課，才不會買錯又買貴了

【草本之家】御天SOD醱酵液750mlX6瓶(藍莓.諾麗果.葡萄.松樹皮)這個產品真的很多商城都大推，因為在首頁都常看到相關介紹

過去我調查的結果價格都偏貴，不過這時期反而看到廠商佛心降價，應該現在非常時期才有的優惠措施

果然是晚買享折扣啊~~

如果你跟我一樣過去有關注【草本之家】御天SOD醱酵液750mlX6瓶(藍莓.諾麗果.葡萄.松樹皮)，真的可以準備入手了

畢竟不少人都在一些社團討論，感覺深受使用者的推薦

而且現在降價，哪時調回原價就不知道了~

我個人對【草本之家】御天SOD醱酵液750mlX6瓶(藍莓.諾麗果.葡萄.松樹皮)的評比如下

評鑑推薦：★★★★

使用爽感：★★★★☆

性能價格：★★★★☆

完整產品說明

品牌名稱

包裝組合

• 多入組
• 瓶裝

認證

• 無字號

成份

• 葡萄籽
• 藍莓
• 松樹皮
• 黑棗萃取
• 諾麗果
• 酵素
• 穀胱甘胜

產地

• 台灣

商品規格

• ◆商品名稱：御天SOD酵素液X6瓶
  ◆商品容量： 750ml
  ◆商品成分：
  酵母萃取(含穀胱甘?)，半胱胺酸，松樹皮萃取，諾麗果，葡萄萃取(含白藜蘆醇)，藍莓萃取，黑棗濃縮液，米胚芽萃取，黑木耳，蔓越莓萃取，蘋果萃取(含蘋果多酚)，檸檬 ,蔬果發酵液(莧菜,紅鳳菜，油花菜，番薯葉，芹菜，西洋芹，大陸妹，小白菜，高麗菜，山東白菜，苦瓜，山藥，三色青椒，豆仔薯，馬鈴薯，牛蒡，甜菜根，青花菜，芥蘭菜，蔥頭，白菜頭，紅菜頭，胡瓜，番茄，冬瓜，南瓜，小黃瓜，皇宮菜，豆菜，玉米，仙人掌，香蕉，葡萄，蘋果，鳳梨，木瓜，水梨子，金針菇，木耳，洋菇，玉米菇，香菇，銀耳，海帶，米，蔗糖)
  ◆食用方式：
  保養：每日早晚各30c.c稀釋8-10倍冷溫水
  加強：每日早中晚各30c.c 稀釋8-10倍冷溫水
  可直接飲用，或加入果汁、生機飲料、冰水調和飲用別具風味。
  注意：稀釋水溫不要超果45℃以免破壞酵素活性
  ◆保存期限：3年
  ◆注意事項：
  1.本產品已投保產品責任險2000萬,請安心食用
  2.沉澱屬天然醱酵現象與品質無關，請安心使用
  ◆保存方式：請存放於乾燥陰涼處
  ◆退貨條件：除商品本身有瑕疵可辦理退貨，商品一經開瓶後即不可退貨。

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<< 免責聲明：健康食品效果因人而異，使用前仍須與醫師諮詢溝通進行評估而定。>>

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...圖片來源：https://pixabay.com/images/id-3820929/ 來源：物聯之家網（iothome.com） 轉載請註明來源！ 根據Kimberlite的研究，一年中僅3.65天的計劃外停機就能讓一家石油和天然氣公司損失503.7萬美元。一家海上石油和天然氣公司平均每年會經歷約27天的計劃外停機，這可能會造成3800萬美元的損失。在某些情況下，這個數字可能高達8800萬美元。 為了消除設備意外故障的風險並最大化資產回報率，石油和天然氣公司正在尋求新的、更有效的維護方法。在本文，我們將介紹為什麼需要考慮基於工業物聯網（IIOT）的預測性維護解決方案。 它是如何工作的？ 簡而言之，工業物聯網驅動的預測性維護利用從設備傳感器（例如溫度、振動、流量傳感器等）獲取的數據來識別設備行為是否存在異常，並預測設備是否有可能在某個時間段內發生故障。簡單流程如下： 第一步、收集物聯網數據 預測性維護始於在傳感器的幫助下從設備的潛在故障點（例如真空泵的軸承）收集數據。最好有一個數據集來說明設備在其整個生命周期中的健康狀況和性能，並顯示可識別的故障。數據科學家將使用這些數據集作為創建預測模型的基礎。 第二步、添加上下文 為了提高未來預測模型的可靠性和準確性，物聯網數據需要與設備元數據（模型、配置、操作設置等）、設備使用歷史和維護數據相結合。這些數據可以從ERP、EAM、EMS和其他企業系統中獲取。 第三步、尋找模式 數據科學家研究物聯網和上下文數據的組合數據集，以確定相關性，並對可能導致故障的故障信號和使用模式進行技術假設。 第四步、創建預測模型 該階段的本質歸結為通過機器學習算法運行組合數據集，以識別設備故障模式，並在此基礎上構建預測模型。這些模型經過精確性測試，一旦被批準，將用於預測設備故障的可能性。 隨著越來越多的數據變得可用，這些模型將被更新、重新訓練和再次測試，以使它們準確並能代表現實。 要維護什麼？ 工業物聯網有能力提高設備生產效率，減少石油和天然氣行業三個領域的計劃外停機時間：上游（勘探和開採）、中游（運輸和儲存）和下游（煉油和加工）。 上游 平均而言，42%的開採、勘探和鑽探設備使用時間超過15年，並且只能以其最高生產率的77％進行工作。為了緩解這一缺陷，上游石油和天然氣公司可以利用工業物聯網驅動的預測性維護。 在上游，工業物聯網驅動的預測性維護用於監測勘探、開採和鑽井設備及其部件的健康狀況:潛水泵、分離器、冷凝器、壓力閥、熱交換器、壓縮機、渦輪機等。 為此，潛在故障點配備有壓力、溫度、扭矩、振動、流量和其他類型的傳感器。預測性維護解決方案接收傳感器讀數，將其與上下文數據相結合，通過機器學習算法運行數據集，並創建預測模型，然後用於識別設備故障並提供有關問題發展的預警通知。 中游 中游企業利用工業物聯網來確保管道、原油處理系統和氣體處理設備的安全性和可靠性。光纖分布式聲音傳感器、超聲波傳感器和溫度傳感系統監測液體(例如原油)泄漏的聲音變化信號，而碳氫化合物傳感電纜則可用於監測碳氫化合物泄漏。 來自傳感器的數據與上下文數據相結合，並根據預測模型進行分析。一旦監測到傳感器讀數出現異常偏差，工業物聯網解決方案就會觸發警報，並通知維護專家管道故障。 下游 僅在美國，由於計劃外停機，煉油廠就損失了66億美元。停機的主要原因之一是煉油廠設備維護不善。 在下游，需要維護的一些最關鍵和最常見的部件是石油蒸餾裝置、柴油加氫處理裝置、流化催化裂化裝置和硫回收裝置中的泵和壓縮機，以及原油裝置中的預熱機組。 將來自潛在故障點的振動、溫度和流量傳感器的數據與生產和環境數據相結合，並將這些數據與預測模型相關聯，煉油廠就能在問題出現之前預測部件是否可能出現故障。 好處 應用工業物聯網驅動的預測性維護解決方案有助於石油和天然氣公司獲得巨大收益，包括： ▲提高資產可靠性並推動成本節約 物聯網驅動的預測性維護解決方案有助於石油和天然氣公司在設備故障對其公司的安全水平和利潤產生重大影響之前進行預測。施耐德電氣公司報告稱，應用物聯網支持的預測性維護解決方案可幫助公司節省400萬美元。 ▲提高運營效率 物聯網驅動的預測性維護解決方案通過提高操作的靈活性和敏捷性來提高資產利用率和生產力。（來自物聯之家）通過比較多種設備的運行數據，物聯網解決方案有助於評估機器的利用率，確定最佳性能周期，並建立最佳實踐，以改善整個油氣供應鏈（從勘探到精鍊）的性能。 ▲減少環境足跡 雖然石油和天然氣行業產生了29%的甲烷排放，但甲烷的溫室效應是二氧化碳的86倍。僅在美國，由於泄漏，石油和天然氣行業每年都會向環境中排放100萬噸甲烷污染物。工業物聯網幫助石油和天然氣公司識別並減少管道泄漏，從而減少對環境的破壞。 挑戰和局限性 儘管石油和天然氣行業是預測性維護解決方案的最有希望和最成功的採用者，但仍有一些局限性使採用變得複雜： ▲將傳統設備連接到物聯網解決方案 石油和天然氣公司多年來一直在使用諸如SCADA（監控和數據採集）這樣的管理系統。然而，80%的傳統設備連接到本地網絡，並且不能跨TCP/IP網絡運行。儘管有物理網關可以在傳統系統和新協議之間轉換，但集成挑戰仍有待解決。 ▲需要有足夠數量的資產數據 為了進行可靠的預測，需要在機器的整個生命周期中收集傳感器數據集，並指示可識別的故障。收集所需的數據量可能需要長達一年的時間，這可能會延遲解決方案的實施。 ▲在網絡覆蓋率低的地區工作 石油和天然氣作業需要多種多樣的複雜資產，這些資產往往在網絡信號差的偏遠、難以進入的地區運行。通信網絡中斷可能會導致資產數據不可用或延遲可用，從而導致錯過故障信號，並最終導致設備故障。 總結 物聯網驅動的預測性維護可用於提高整個石油和天然氣行業的設備可靠性，從勘探和開採開始，經過存儲和運輸，直到精鍊和加工。（來源物聯之家網）美國能源部表示，將物聯網驅動的解決方案應用於設備維護，有助於石油和天然氣公司將產量提高25%，維護成本降低30%，設備停機時間減少45%。

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文章來源取自於：

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