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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?!勾T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。」瞿千上淡然地說道。

一、中國智造發(fā)展的“攔路虎”

2015 年,中國國務(wù)院正式印發(fā)《中國制造 2025》,其目的在于改變現(xiàn)有中國制造業(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、中國煙草、寶潔集團(tuán)、宏發(fā)股份、德國艾默什水務(wù)等國內(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 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?!勾T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?!?/p>

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。」瞿千上說道。

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)大國相比,還停留在較為落后的階段,今后我國工業(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?!?/p>

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。」瞿千上說道。

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。」瞿千上說道。

「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。」瞿千上淡然地說道。

據(jù)了解,碩橙科技作為國內(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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    具身智能工業(yè)機(jī)器人:引爆制造業(yè)‘自進(jìn)化’革命 在工業(yè)4.0浪潮席卷全球的今天,制造業(yè)正經(jīng)歷“自動(dòng)化”到“智能化”的質(zhì)變。作為這場(chǎng)變革的核心驅(qū)動(dòng)力,具身智能工業(yè)
    的頭像 發(fā)表于 04-17 13:49 ?636次閱讀
    具身智能工業(yè)<b class='flag-5'>機(jī)器</b>人:引爆<b class='flag-5'>制造業(yè)</b>‘自進(jìn)化’革命

    AI新動(dòng)能 智造新生態(tài)丨人工智能先進(jìn)制造業(yè)技術(shù)論壇報(bào)名啟動(dòng)!

    轉(zhuǎn)型,加快構(gòu)建以先進(jìn)制造業(yè)為支撐的現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系。 4月15日,由廣東省人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)、廣電計(jì)量檢測(cè)集團(tuán)股份有限公司聯(lián)合主辦的人工智能先進(jìn)制造業(yè)
    發(fā)表于 04-08 15:00 ?328次閱讀
    <b class='flag-5'>AI</b>新動(dòng)能 智造新生態(tài)丨人工智能<b class='flag-5'>賦</b><b class='flag-5'>能</b>先進(jìn)<b class='flag-5'>制造業(yè)</b><b class='flag-5'>技術(shù)</b>論壇報(bào)名啟動(dòng)!

    業(yè)銳志,極致創(chuàng)新!ITES深圳工業(yè)展助力制造業(yè)開年起步即沖刺!

    人、飛行汽車等創(chuàng)新產(chǎn)品的出現(xiàn),為先進(jìn)制造業(yè)在新賽道里搶先機(jī)提供了關(guān)鍵窗口。 ? 2024 ITES深圳工業(yè)展現(xiàn)場(chǎng)圖 ? 然而面對(duì)產(chǎn)業(yè)變革的歷史性交匯,無論是頭部領(lǐng)軍企業(yè),還是中小規(guī)模的制造企業(yè),都需要一個(gè)借力的平臺(tái),用以
    發(fā)表于 02-28 17:30 ?386次閱讀
    精<b class='flag-5'>業(yè)</b>銳志,極致創(chuàng)新!ITES深圳工業(yè)展助力<b class='flag-5'>制造業(yè)</b>開年起步即沖刺!

    泰坦斯科技:數(shù)智汽車制造業(yè),打造高效智能生產(chǎn)新范式

    汽車制造業(yè)的創(chuàng)新之路。隨著科技的飛速發(fā)展,數(shù)字化浪潮正以前所未有的力度席卷全球各行各業(yè),其中汽車制造業(yè)作為現(xiàn)代工業(yè)的重要支柱,更是迎來了深刻的變革。在這一背景下,
    的頭像 發(fā)表于 01-21 17:11 ?896次閱讀
    泰坦斯科技:數(shù)智<b class='flag-5'>賦</b><b class='flag-5'>能</b>汽車<b class='flag-5'>制造業(yè)</b>,打造高效智能生產(chǎn)新范式

    智能工廠到工業(yè) 4.0:制造業(yè)工控機(jī)的演變

    從早期的過程控制和自動(dòng)化到當(dāng)前的工業(yè)4.0運(yùn)動(dòng),工控機(jī)在制造業(yè)的發(fā)展中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。工控機(jī)使制造商能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)化、優(yōu)化和改進(jìn)生產(chǎn)流程,而工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人、數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)性維護(hù)等最新技術(shù)
    的頭像 發(fā)表于 12-09 17:01 ?833次閱讀
    <b class='flag-5'>從</b>智能工廠到工業(yè) 4.0:<b class='flag-5'>制造業(yè)</b>工控機(jī)的演變

    生成式AI制造業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀和前景展望

    在上一期《IBM 企業(yè)級(jí) AI 為跨國制造業(yè)智能化注入新動(dòng)力》的文章中,我們重點(diǎn)分享了 IBM 企業(yè)級(jí)AI驅(qū)動(dòng)智能制造升級(jí)的若干場(chǎng)景,視覺檢測(cè)技術(shù)
    的頭像 發(fā)表于 11-06 17:06 ?1925次閱讀