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    智能化暴風眼丨持續性診斷需求

    原創 羅浩 中科安爾法 Alpha工業智能 2021-11-09



    對于安爾法來講,我們正處于這場智能化風暴的暴風眼;對于新型技術既熱情又謹慎的旁觀者來說,這似乎只是人工智能的又一個噱頭,或者是為M2M(機械設備-機械設備)添加一個時髦、新鮮的名字來作為M2M技術的新嘗試。

    但這次就不同了,安爾法看到有三股力量將我們的市場拉向不同的方向,然后進入真正的投資回報率領域,即:“技術”、“市場需求”以及“資本支出向運營支出的轉變”。這三股力量幾十年來一直在影響著其他領域,現在正逐漸轉入我們的市場,它帶來的影響是非常巨大的。








    從數據分析


    工業物聯網(IIoT)和機器學習早就不是新概念:讓機器與中央服務器(以前稱為M2M)進行通信的概念,推動了通用電氣、羅克韋爾自動化和西門子等工業巨頭的崛起。它們帶來的改變是增強相互之間連接性和降低功耗,并使計算成本呈指數下降;如果將其與易于部署的云平臺相結合,就可以實現即時預警,預警的效率取決于算法的準確性,未來的發展道路可能會更加坎坷。


     

    來自多個連接傳感器的數據沖擊足以壓倒哪怕是最有經驗的設備安全專家。IIoT的關鍵部分不是連接到互聯網,而是理解所有原始數據——自60年代以來,機器學習算法已被廣泛使用,但由于可伸縮云計算的可訪問性,直到最近,它們在特定任務中的表現才超過人類。我們現在能夠訓練算法,在語音識別、圖像識別或玩策略游戲等任務中擊敗最優秀的人,前提是我們有大量的數據來訓練它們。

     


    更好的基礎設施/生產設備



    我們生活中必須依靠機械設備來過我們的日常生活。從發電廠到自來水公司、辦公室空調和存儲共享照片的數據中心,機械設備基本上運行著我們的生活。但事情并不總是按計劃進行,有句俗話叫計劃趕不上變化。

    不久前,美國的新奧爾良遭遇了一場大風暴,在幾個小時內降雨量達到200—250毫米。由于城市大范圍的積水造成嚴重內澇,致使房屋受損,人們被迫從家園和社區撤離,造成這場災害的原因在于16臺關鍵泄洪泵,由于暴風雨原因計劃中的維護中斷,泄洪泵恰巧故障停機。這意味著16臺負責泄洪的水泵停機無法排除積水,導致100多萬人的城市遭受洪災。

    我們承擔不起因為疏忽、意外對我們企業、城市和生活提供運轉的關鍵設備故障所造成的“非正常停機”。但是更換所有重要的老化設備需要大量的投資,而目前的維護模式是過時和低效的,需要采取一種更先進的維護方式,即利用技術的進步來幫助我們的機器更加可靠,這就是“預測性維護”的概念。



    這次也會像1999年一樣


    1999年《軟件營銷部隊》(Salesforce)的推出促使科技界陷入狂熱。用戶每個月需要支付類似租金的費用來使用網站上的各種服務,這些服務涉及客戶關系管理的各個方面,從普通的聯系人管理,產品目錄到訂單管理,機會管理,銷售管理等。他提供一個平臺,使得客戶無需擁有自己的軟件,也無需花費大量資金和人力用于記錄的維護,儲存和管理,所有的記錄和數據都儲存在云平臺上面。同時和普通的自己購買的軟件不一樣,用戶隨時可以根據需要去增加新的功能或者去除一些不必要的功能,真正地實現按需使用。在接下來的十年里,軟件即服務(SaaS)將席卷世界,不僅改變了組織購買軟件的方式,而且也改變了他們運營和計劃預算的方式。

    IT經理喜歡SaaS,因為對他們而言,則可以避免購買硬件、開發軟件等前期投資以及復雜的后臺管理問題。更新或更換供應商費用飆升的日子一去不復返了。

    我們目前的工業市場也正在上演相同的情況。這一轉變使我們工礦行業對其老化的設備設施無需前期投資,因為前期投資一直阻礙我們從先進的機械診斷技術中獲益。


    持續性診斷的需求


    我們很高興地宣布推出我們的最新產品——安爾法PHM全生命周期解決方案。PHM是大規模部署連續診斷的可行解決方案。我們的傳感器悄無聲息的監測著你的設備,時刻號著機械設備運行的脈搏,并不斷學習,保護者你的設備安全運行。有這樣的設備健康管家24小時保護著你的設備安全,你就可以在晚上睡得更好。



    基于不斷增長的故障知識庫,監測的數萬臺機器,以及與國際多家知名礦業公司合作,目前擁有數十億小時的機器學習時長,模型算法不斷的完善,我們的模型算法經過訓練,應用中能最快5天預測出設備故障,并為用戶提供高度可操作的方法和建議。由于我們提供軟件即服務(SaaS)模式,不需要昂貴的前期投資,使每個工廠都可以真正獲得預測性維護。


    通過將互聯網和人工智能以及軟件即服務的定價模式相結合,我們的解決方案可以幫助我們的合作伙伴以更高效、可靠的方式運行他們的機器,同時對環境的影響更小。通過這樣做,幫助我們這些每天依賴機器的人過上更健康、更安全的生活。

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