工业大数据为设备状态监控带来新机会,「悦狮」提供包括分析和维保建议在内的整套方案

希大 · 2018-07-19
悦狮从设备状态监测切入了水泥、电力、石化等传统工业市场,并逐渐向船舶、中铁、矿业等行业拓展。

停机,这是一个所有工程师都会害怕的字眼,特别在现代工业中。设备故障停机可以为一家公司带来每天百万美元的巨大经济损失。而随着工业规模的不断扩大,停机损失也以惊人的速度日益攀升。 

作为企业,想要有效控制和降低设备故障的发生率,就要加强设备故障的分析管理。简而言之,故障发生前通过对设备状态的监测,了解掌握设备有无劣化情况,及时发现设备故障征兆和隐患,并维护检修;故障发生后,要及时分析设备故障原因,制定相应解决办法,防止故障再次发生及二次事故的发生。

其实设备故障的发生是有规律可循的,可以从一些可识别的参数看出设备功能性故障有可能即将发生,也可以看出设备已经丧失了规定的性能指标。因此在工业设备领域,出现了一些基于大数据分析技术提供设备故障预警和排查服务的公司。

36氪近日接触到的上海悦狮CEO沈劼昕告诉36氪,基于大数据分析的整个设备的监测和运维方案大概分为以下几个关键环节:设备数据的采集——数据在前端的过滤和分析——数据传输至云端——在云端通过算法模型分析出设备状态,进行故障预警以及故障定位——专家基于分析结果给出运维建议方案——维护维修——维保后的再检测。

从以上关键环节可以看出,第三方服务商要具备以下两个关键能力——基于算法模型的数据分析能力,和基于分析结果的专家运维建议能力。

沈劼昕告诉36氪,在数据分析方面,除了团队本身具备算法搭建能力,还需要大量的设备实际运行数据的积累,以不断训练优化算法模型,使得分析结果更加精确。据悉,依托控股母公司上海旺月工程材料技术有限公司的市场优势,悦狮短期内积累了大量数据,检测的大类设备有2万多台套。沈劼昕告诉36氪,根据以前的历史数据,其通过设备监测预测设备故障的准确率还是非常高的,尤其是在水泥、电力等数据积累量大的行业。在同一行业中,算法模型基本是通用的。在向其他行业拓展时,由于很多设备也是相同或类似的,因此所需的研发周期也不会特别长。

对于甲方工厂来说,故障预警和定位只是第一步,下一步也是很关键的一步是如何排除或是降低故障发生可能性。沈劼昕告诉36氪,暂时维保方案的设计无法完全用AI技术实现,他们提供了专家团队为工厂定制维保方案。同时,悦狮也和第三方运维团队合作,会在维保方案出来后,直接帮助甲方完成设备维保,提供一整套完整方案。沈劼昕表示,这也是悦狮和GE、本特利、霍尼韦尔等提供故障监测设备的老牌企业的差异化所在,即可以为甲方提供分析结果解读、维保设计和实地维保服务整套方案。

据悉,悦狮现有的故障分析模型已非常成熟,不过悦狮也在不断丰富分析数据维度、提升服务质量。沈劼昕告诉36氪,他们现在还是以项目制的形式服务甲方工厂,收取软硬件系统实施费用、后台运维分析服务费,以及维保方案定制开发费用。由于设备监测和运维分析强调人力服务,属于弱人工智能范畴,为此悦狮正在开发“资产设备全生命周期管理系统”未来将以SaaS的形式扩增新市场。

自2017年至今,悦狮拥有300多个电厂、300多个水泥厂和100多家石化企业客户,平均客单价在100-200万元之间(4年合同周期)。

公司现有40多人,主要是业务和现场工程师。CEO沈劼昕,上海交通大学计算机科学专业,微软认证MCSE工程师,从业经历18年,参与多家公司智能化改建项目。

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附:以上项目由创源InnoSpring推荐,创源InnoSpring是产业创新系统运营商,专注于规划、投资、建设并运营产业创新体系,聚焦于智能制造、生物医药、智慧建筑(城市)三个产业方向,深挖产业链资源,形成涉及空间运营、创新创业服务、产业投资领域的完整产品系列。目前,创源InnoSpring在全球范围内已布局7个创新中心,业务覆盖中国、美国、德国等多个国家和地区。

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