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碩橙科技:從機(jī)器聽診賽道切入,運(yùn)用AI技術(shù)賦能制造業(yè)

順為資本 ? 來源:順為資本 ? 作者:順為資本 ? 2021-01-06 10:16 ? 次閱讀
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近日,碩橙科技總裁瞿千上接受 OFweek 高端專訪,分享噪聲在工業(yè)設(shè)備監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的發(fā)展與應(yīng)用。以下為采訪原文。

「2-3 年內(nèi),在工業(yè)設(shè)備噪聲檢測(cè)領(lǐng)域我們沒有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。」碩橙(廈門)科技有限公司總裁瞿千上說道。

「為什么說 2-3 年內(nèi)沒人能成為碩橙科技的對(duì)手?」

「因?yàn)槲覀冏哌^的坑,后來者也得一個(gè)個(gè)走?!滚那系坏卣f道。

一、中國(guó)智造發(fā)展的“攔路虎”

2015 年,中國(guó)國(guó)務(wù)院正式印發(fā)《中國(guó)制造 2025》,其目的在于改變現(xiàn)有中國(guó)制造業(yè)的各類弊端,從而實(shí)現(xiàn)「制造」向「智造」邁進(jìn)。

2016 年,工信部和財(cái)政部也頒布了《智能制造發(fā)展規(guī)劃(2016-2020)》,計(jì)劃在 2020 年實(shí)現(xiàn)智能制造技術(shù)與裝備方面的突破。

據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,在如此大規(guī)模政策的推動(dòng)下,我國(guó)工業(yè)市場(chǎng)規(guī)模將在 2020 年年底達(dá)到 2000 億元。但值得注意的是,在我國(guó)大力推動(dòng)工業(yè)發(fā)展的同時(shí),工業(yè)設(shè)備的維護(hù),卻是最容易被忽視的一環(huán)。

據(jù) OFweek 維科網(wǎng)了解,目前我國(guó)工業(yè)設(shè)備用戶存在兩大問題:

1、缺乏養(yǎng)護(hù)意識(shí):對(duì)工業(yè)設(shè)備要求長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)作,但并不會(huì)主動(dòng)對(duì)設(shè)備進(jìn)行維修及保養(yǎng);

2、在乎價(jià)格:為解決當(dāng)下問題,購買價(jià)格較低廉的工業(yè)設(shè)備,并不主動(dòng)考慮智能化的問題。

而工業(yè)設(shè)備一旦維護(hù)不善,不僅會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)效率降低,計(jì)劃之外的生產(chǎn)中斷更是會(huì)對(duì)企業(yè)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。

雖然部分企業(yè)已經(jīng)開始安排相關(guān)人員對(duì)工業(yè)設(shè)備進(jìn)行定期人工檢修及保養(yǎng),但人為檢測(cè)并非 100% 可靠——維修人員只能排查已經(jīng)出現(xiàn)的問題,對(duì)于部分設(shè)備的細(xì)微變化并不能第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)并修復(fù)。

針對(duì)這一問題,碩橙(廈門)科技有限公司(以下簡(jiǎn)稱「碩橙科技」)所推出的“機(jī)器聽診大師”則可以完美地解決。據(jù)悉,“機(jī)器聽診大師”已經(jīng)成功應(yīng)用于中冶賽迪、中國(guó)煙草、寶潔集團(tuán)、宏發(fā)股份、德國(guó)艾默什水務(wù)等國(guó)內(nèi)外知名企業(yè)。

二、聽聲辯“損”

成立于 2016 年的碩橙科技,在工業(yè)領(lǐng)域中并不算一個(gè)「新人」——據(jù)悉,碩橙科技的核心團(tuán)隊(duì)均畢業(yè)于清華大學(xué)工程系,在以往的工作中,大都從事機(jī)械無損檢測(cè)、工業(yè)設(shè)備維護(hù)的研究工作,部分核心人員還曾參與中國(guó)首臺(tái)球形托卡馬克裝置運(yùn)行的研究,對(duì)機(jī)械故障原理極為熟悉。而總裁瞿千上更是歷任德國(guó) ABB 研發(fā)工程師、巴赫曼(大中華區(qū))行業(yè)經(jīng)理等職務(wù)。

|碩橙科技總裁瞿千上

正是憑借多年來對(duì)工業(yè)領(lǐng)域的深耕,碩橙科技對(duì)工業(yè)用戶的痛點(diǎn)十分了解,多年來潛心于設(shè)備噪聲技術(shù)的研究,在 2017 年正式推出工業(yè)設(shè)備噪聲監(jiān)測(cè)系統(tǒng)“機(jī)器聽診大師”。

三、機(jī)器聽診大師

「其實(shí)噪聲監(jiān)測(cè)這項(xiàng)技術(shù)早在 2016 年以前就有。」碩橙科技總裁瞿千上說道,「但由于相關(guān)技術(shù)及設(shè)備問題,導(dǎo)致噪聲監(jiān)測(cè)存在嚴(yán)重的局限性,沒辦法應(yīng)用到工業(yè)場(chǎng)景中。」

機(jī)器聽診難點(diǎn)

那么如何解決現(xiàn)有問題,并將聲音與工業(yè)設(shè)備監(jiān)測(cè)進(jìn)行融合?

據(jù)瞿千上介紹,在常見的工業(yè)場(chǎng)景中,工業(yè)設(shè)備作業(yè)時(shí)會(huì)發(fā)出各式各樣的聲音,如果從設(shè)備物理本質(zhì)出發(fā),工業(yè)設(shè)備所發(fā)出的聲音可分為兩種:

一是機(jī)械摩擦所產(chǎn)生的諧波噪聲;

二是機(jī)械碰撞產(chǎn)生的沖擊噪聲。

工業(yè)設(shè)備正常運(yùn)行時(shí),兩種聲音呈現(xiàn)出相互疊加、且保持平衡的狀態(tài);當(dāng)噪音分量比例出現(xiàn)異常時(shí),可以作為設(shè)備故障的標(biāo)志。

采用碩橙科技“機(jī)器聽診大師”系統(tǒng),用戶可將橙盒部署在工業(yè)設(shè)備周邊,無需嵌入設(shè)備,改變?cè)O(shè)備原有的構(gòu)造。當(dāng)設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí),橙盒會(huì)自動(dòng)收集機(jī)器發(fā)出的噪聲,通過前置在橙盒的算法,將噪聲數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為基礎(chǔ)特征值,并上傳至云端服務(wù)器,再通過 AI 算法進(jìn)行識(shí)別和分析,判斷設(shè)備運(yùn)行的狀況,并將數(shù)據(jù)反饋給終端用戶。

在這一過程中,設(shè)備一旦出現(xiàn)異常噪聲,就會(huì)立刻被系統(tǒng)識(shí)別,并判斷出故障類型,通過移動(dòng)端、PC 端等多個(gè)平臺(tái),及時(shí)通知相關(guān)維護(hù)人員進(jìn)行針對(duì)性維護(hù)。

但不同設(shè)備運(yùn)行過程中發(fā)出的噪聲并不相同,如何對(duì)不同類型的聲音進(jìn)行區(qū)分,并標(biāo)識(shí)出異常零部件,成為其中最困難的部分。

1、設(shè)備故障樣本難以采集:工業(yè)設(shè)備在運(yùn)行過程中會(huì)出現(xiàn)各種問題,如果要大量采集數(shù)據(jù),則必須對(duì)每一個(gè)品牌的每一款產(chǎn)品發(fā)生的每一個(gè)故障噪聲進(jìn)行收集,這一行為將耗費(fèi)大量金錢和時(shí)間成本;

2、樣本一致性不高:每一款工業(yè)設(shè)備,在正常運(yùn)行時(shí)的聲音也會(huì)出現(xiàn)不同變化。

「基于我們自建的一套特征值體系,只需現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行少量的測(cè)試,便可對(duì)故障模型進(jìn)行訓(xùn)練,快速實(shí)現(xiàn)對(duì)不同工業(yè)設(shè)備噪聲的識(shí)別及監(jiān)測(cè),有效避免落地應(yīng)用過程中的這兩大難題,可在短時(shí)間內(nèi)針對(duì)不同的場(chǎng)景,實(shí)現(xiàn)規(guī)?;涞貞?yīng)用?!滚那险f道。

機(jī)器聽診優(yōu)勢(shì)

同時(shí),“機(jī)器聽診大師”系統(tǒng)也可為客戶帶來可觀的經(jīng)濟(jì)效益:

1. 降低運(yùn)維成本:合理安排維護(hù)時(shí)間及進(jìn)度,大幅提高工業(yè)設(shè)備維護(hù)效率,延長(zhǎng)設(shè)備壽命,高效協(xié)同工作,處理故障;優(yōu)化備件采購,制定最佳的維護(hù)策略,實(shí)現(xiàn)可靠性、高性能和低成本的平衡,提高客戶應(yīng)對(duì)市場(chǎng)價(jià)格和成本波動(dòng)的能力;減少停機(jī)時(shí)間,通過故障預(yù)判減少非計(jì)劃停機(jī)造成的損失,降低生產(chǎn)成本,提高工作效率。

2. 提高生產(chǎn)效率:實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備生產(chǎn),收集、處理、分析產(chǎn)量數(shù)據(jù)并反饋給客戶,幫助客戶及時(shí)進(jìn)行生產(chǎn)調(diào)整,提高生產(chǎn)率;實(shí)現(xiàn)任意時(shí)間、地點(diǎn)對(duì)機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),掌握設(shè)備健康發(fā)展趨勢(shì),更好地做出管理決策;優(yōu)化工業(yè)領(lǐng)域整體生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率,優(yōu)化資源配置,進(jìn)一步提升企業(yè)價(jià)值。

四、新基建,新賽道

隨著新基建的開啟,中國(guó)再次對(duì)制造業(yè)提出了更為嚴(yán)苛的要求——對(duì)于制造業(yè)而言,新基建帶來的不僅僅是機(jī)遇,同時(shí)也對(duì)智能制造提出了新的要求和標(biāo)準(zhǔn)。

「我國(guó)制造業(yè)自動(dòng)化程度已經(jīng)非常高,但在智能化方面還略有欠缺?!滚那险f道。

在瞿千上看來,制造業(yè)在數(shù)字孿生、流程監(jiān)控、設(shè)備運(yùn)維等多個(gè)方面,與其他工業(yè)大國(guó)相比,還停留在較為落后的階段,今后我國(guó)工業(yè)制造也將迎來新的發(fā)展與變革。

「在這一新賽道上,圖像識(shí)別、語音識(shí)別、噪聲診斷等多種 AI 技術(shù),將賦能制造業(yè),幫助企業(yè)解決各類問題,實(shí)現(xiàn)降本增效?!滚那险f道,「對(duì)于碩橙科技來說,等于搭上了順風(fēng)車。」

雖然噪聲診斷屬于人工智能應(yīng)用的一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域,但與圖像識(shí)別、語音識(shí)別不同的是,噪聲聽診無需過多的深度學(xué)習(xí)——其他 AI 技術(shù)為了在應(yīng)用時(shí)提供更高精確度,通常需要經(jīng)過數(shù)個(gè)月的深度學(xué)習(xí),才能把產(chǎn)品應(yīng)用在特定場(chǎng)景。對(duì)于碩橙科技的”機(jī)器聽診大師“系統(tǒng)而言,只需要經(jīng)過短時(shí)間的機(jī)器學(xué)習(xí),即可實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的分析、識(shí)別、判斷及反饋。

隨著全球各國(guó)工業(yè) 4.0 步伐的邁進(jìn),各大工業(yè)巨頭聯(lián)合軟硬件企業(yè)共同打造出各類智能化工業(yè)設(shè)備——通過在工業(yè)設(shè)備中安裝各類傳感器,實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)設(shè)備的全方位運(yùn)維。

「這種方式與我們并沒有沖突?!滚那险f道。

碩橙科技所監(jiān)測(cè)的內(nèi)容與頂級(jí)工業(yè)巨頭的策略并不相同,甚至更高一級(jí)——通常傳感器只有在工業(yè)設(shè)備已經(jīng)出現(xiàn)質(zhì)變的時(shí)候才能監(jiān)測(cè)到問題,但實(shí)際上在這一過程中,工業(yè)設(shè)備已經(jīng)有了長(zhǎng)期的征兆和表現(xiàn),這只有聲音會(huì)有體現(xiàn),傳統(tǒng)傳感器并不能有效地預(yù)測(cè)出相關(guān)變化。

碩橙科技“機(jī)器聽診大師”系統(tǒng),則能從工業(yè)設(shè)備運(yùn)行過程中的眾多噪聲中發(fā)現(xiàn)異常噪聲,在第一時(shí)間進(jìn)行異常預(yù)警,并通知維保人員對(duì)設(shè)備進(jìn)行檢修,有效避免工業(yè)設(shè)備因故障引起的停產(chǎn)等問題。

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五、搭乘“新基建”快車,

打通“B+C”

「2-3 年內(nèi),在工業(yè)設(shè)備噪聲檢測(cè)領(lǐng)域我們沒有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?!滚那险f道。

「為什么說三年之內(nèi)沒人能成為碩橙科技的對(duì)手?」

「因?yàn)槲覀冏哌^的坑,后來者也得一個(gè)個(gè)走?!滚那系坏卣f道。

據(jù)了解,碩橙科技作為國(guó)內(nèi)工業(yè)領(lǐng)域?qū)?AI、機(jī)器學(xué)習(xí)與設(shè)備噪聲分析相結(jié)合的高新技術(shù)企業(yè),在市場(chǎng)中并沒有出現(xiàn)明確的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。這一先行優(yōu)勢(shì)也使得碩橙科技在近幾年的發(fā)展中,能夠更加專注于技術(shù)和應(yīng)用,幫助用戶解決最根本的痛點(diǎn)問題。

當(dāng)前,在新基建的推動(dòng)下,中國(guó)工業(yè)自動(dòng)化向智能化發(fā)展的趨勢(shì)已經(jīng)凸顯,預(yù)測(cè)性維護(hù)等市場(chǎng)也將隨之?dāng)U大。

據(jù)全球市場(chǎng)研究咨詢公司 MarketsandMarkets 2020 年 6 月公布的數(shù)據(jù)顯示,全球預(yù)測(cè)維護(hù)市場(chǎng)規(guī)模將從 2020 年的 40 億美元增長(zhǎng)到 2025 年的 123 億美元,年均復(fù)合增長(zhǎng)率為 25.2%。

在如此龐大的市場(chǎng)規(guī)模下,碩橙科技也將搭上新基建的快車,更好、更快地走向工業(yè)監(jiān)測(cè)的新藍(lán)海,為中國(guó)工業(yè)智能智造的發(fā)展,貢獻(xiàn)自己的力量!

原文標(biāo)題:碩橙科技:從機(jī)器聽診賽道切入,運(yùn)用AI技術(shù)賦能制造業(yè)|順為系

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    X-Power IBM創(chuàng)新中心今日在蘇州啟動(dòng)運(yùn)營(yíng) 搭載IBM AI及自動(dòng)化技術(shù)助力制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

    ")的合作進(jìn)入全面實(shí)施階段。作為蘇州工業(yè)園區(qū)重點(diǎn)引進(jìn)項(xiàng)目,該中心依托X-Power母公司蘇州環(huán)球科技股份有限公司(以下簡(jiǎn)稱"環(huán)球科技")55年制造經(jīng)驗(yàn)與IBM全球領(lǐng)先的AI技術(shù),專注制造業(yè)
    的頭像 發(fā)表于 07-31 17:26 ?794次閱讀
    X-Power IBM<b class='flag-5'>賦</b><b class='flag-5'>能</b>創(chuàng)新中心今日在蘇州啟動(dòng)運(yùn)營(yíng) 搭載IBM <b class='flag-5'>AI</b>及自動(dòng)化<b class='flag-5'>技術(shù)</b>助力<b class='flag-5'>制造業(yè)</b>數(shù)字化轉(zhuǎn)型

    X-Power IBM 創(chuàng)新中心今日在蘇州啟動(dòng)運(yùn)營(yíng) 搭載 IBM AI 及自動(dòng)化技術(shù)助力制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

    工業(yè)園區(qū)重點(diǎn)引進(jìn)項(xiàng)目,該中心依托 X-Power 母公司蘇州環(huán)球科技股份有限公司(以下簡(jiǎn)稱“環(huán)球科技”)55年制造經(jīng)驗(yàn)與 IBM 全球領(lǐng)先的 AI 技術(shù),專注制造業(yè)‘智能化改造、數(shù)字化
    的頭像 發(fā)表于 07-29 19:16 ?1339次閱讀
    X-Power IBM <b class='flag-5'>賦</b><b class='flag-5'>能</b>創(chuàng)新中心今日在蘇州啟動(dòng)運(yùn)營(yíng) 搭載 IBM <b class='flag-5'>AI</b> 及自動(dòng)化<b class='flag-5'>技術(shù)</b>助力<b class='flag-5'>制造業(yè)</b>數(shù)字化轉(zhuǎn)型

    制造業(yè)變頻器聯(lián)網(wǎng)困擾如何破?這個(gè)轉(zhuǎn)換方案值得一看

    制造業(yè)日常生產(chǎn)中,你是否遇到過設(shè)備通信難題?新采購的變頻器采用DeviceNet協(xié)議,而工廠現(xiàn)有生產(chǎn)線卻是CC - Link IE網(wǎng)絡(luò),就像兩個(gè)人說不同方言,信息傳遞困難重重。其實(shí),通過耐達(dá)訊CC
    發(fā)表于 06-09 15:28

    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)

    工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)作為新一代信息技術(shù)制造業(yè)深度融合的產(chǎn)物,正在成為傳統(tǒng)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心驅(qū)動(dòng)力。其通過數(shù)據(jù)互聯(lián)、智能優(yōu)化和生態(tài)協(xié)同,重塑了傳統(tǒng)制造業(yè)的生產(chǎn)模式、組織形態(tài)和價(jià)值鏈條
    的頭像 發(fā)表于 05-17 09:06 ?1495次閱讀
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