隨著先進(jìn)制造業(yè)越發(fā)重視運(yùn)維工作，過去傳統(tǒng)的備品備件購買以及定期維護(hù)已經(jīng)過時，通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等技術(shù)賦能的數(shù)字化運(yùn)維方案可以預(yù)測設(shè)備癥結(jié)，降低企業(yè)過去不可避免的停機(jī)損失，帶起了智能制造革命新課題。此外，由于自動化生產(chǎn)過程中的設(shè)備亞健康所帶來的生產(chǎn)損耗、次品率的提升為客戶生產(chǎn)和質(zhì)量管理帶來了新的挑戰(zhàn)。

當(dāng)前，制造業(yè)正面臨轉(zhuǎn)型大考，其戰(zhàn)略部署、執(zhí)行決策無一不存在挑戰(zhàn)。行業(yè)內(nèi)制造商多數(shù)在推進(jìn)智能工廠建設(shè)，將智能監(jiān)控傳感器配置到工廠之中，形成可實(shí)時感知的透明工廠，流動的數(shù)據(jù)使得工廠的可控性和安全性更上一個階層。

與傳統(tǒng)制造業(yè)相比，智能制造更加突出設(shè)備的智能性、綜合性、靈敏性與交互性的特點(diǎn)，這對設(shè)備工作的連續(xù)性要求越來越高，突發(fā)的故障停機(jī)會影響生產(chǎn)連續(xù)性，降低生產(chǎn)效率和產(chǎn)品品質(zhì)。作為提高設(shè)備使用階段可靠性的重要手段，智能制造對設(shè)備的維護(hù)提出了較高的要求。

對于企業(yè)而言，不得不面對的現(xiàn)實(shí)問題是，運(yùn)維水平與運(yùn)維成本水漲船高。面對這一核心痛點(diǎn)，以智擎信息為代表的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) SaaS 服務(wù)商紛紛入場，從大型設(shè)備維護(hù)切入，將預(yù)測性維護(hù)的鎧甲武裝至工廠，其與微軟合力鍛造的“端+云”技術(shù)架構(gòu)體系，以智策物聯(lián)、智策算法套件、智策分析等服務(wù)架構(gòu)幫助企業(yè)改造輕量級、可拓展的感知物聯(lián)，進(jìn)而推進(jìn)預(yù)測性維護(hù)，構(gòu)建數(shù)字工廠。

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從基礎(chǔ)到應(yīng)用，微軟與智擎的接力賽

當(dāng)前，設(shè)備維修經(jīng)歷了事后維護(hù)（被動型維護(hù)）、定期維護(hù)（周期性維護(hù)），現(xiàn)已發(fā)展到預(yù)測性維護(hù)階段（主動性維護(hù)）。預(yù)測性維護(hù)是通過傳感技術(shù)在線監(jiān)測設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，并在早期故障診斷的基礎(chǔ)上通過預(yù)測模型估計故障發(fā)展趨勢或設(shè)備健康度來安排維修活動。預(yù)測性維護(hù)能夠利用集成的智能機(jī)器與設(shè)備的數(shù)據(jù)綜合分析、預(yù)測故障發(fā)生的時間和位置，最大化零件工作效率，減少不必要的停產(chǎn)。在大多數(shù)情況下，預(yù)測性維護(hù)是最具效率的維護(hù)策略。

以風(fēng)電行業(yè)為例，設(shè)備運(yùn)維成本約占整個風(fēng)電資產(chǎn)生命周期成本的15%－20%，預(yù)計到2022年中國風(fēng)電場運(yùn)維費(fèi)用將增至年均200億元。對于此類設(shè)備工作環(huán)境惡劣、價格高昂的產(chǎn)業(yè)，一旦設(shè)備發(fā)生故障，企業(yè)不得不停機(jī)停產(chǎn)承擔(dān)巨大的經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)能損失。因此，監(jiān)測設(shè)備日常運(yùn)行的健康狀態(tài)尤為重要。

智擎信息自2014年入局制造業(yè)運(yùn)維優(yōu)化以來，從風(fēng)力發(fā)電等大型裝備運(yùn)維切入，借助傳感器、云計算、IoT 和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，用數(shù)據(jù)和算法幫助生產(chǎn)制造業(yè)企業(yè)降低設(shè)備故障頻次，縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期、優(yōu)化質(zhì)量、降低能耗、使制造流程可視化。

隨著業(yè)務(wù)的不斷推進(jìn)，智擎信息發(fā)現(xiàn)，不同客戶的需求不同，對算力的要求并非保持都是峰值。而每個客戶技術(shù)迭代時間比較集中，每個季度有1-2次，因此，采用更為靈活、彈性的算力支持對于智擎信息自身和客戶都是節(jié)約成本的必要手段。此外，彼時的智擎信息約有50%的精力投入到算法框架層面的二次開發(fā)和復(fù)檢工作，占用了算法工程師可用于專注公式推導(dǎo)、函數(shù)推導(dǎo)等算法本身的工作，拉長了項目交付周期。

因此，專注于 IoT 及場景應(yīng)用層的智擎信息與深扎于基礎(chǔ)層的微軟技術(shù)架構(gòu)十分契合。智擎信息將自身應(yīng)用端技術(shù)能力、行業(yè)優(yōu)化方案、算法層認(rèn)知與微軟的標(biāo)準(zhǔn)化的云技術(shù)、PaaS 服務(wù)等相結(jié)合，采用微軟 IoT Edge、IoT Hub、Azure Digital Twins（ADT）、Functions、App Service 等服務(wù)為提升節(jié)點(diǎn)和算力調(diào)節(jié)靈活性搭建了新型基座，釋放在基礎(chǔ)類研發(fā)的任務(wù)壓力，加速智擎信息打造算法、應(yīng)用層的技術(shù)護(hù)城河。對于客戶而言，將 Azure 能力作為 IoT 和數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用入口，建立數(shù)據(jù)中心等數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施時的成本與部署周期將大幅縮減。

進(jìn)一步而言，雙方通力對行業(yè)輸出的解決方案達(dá)到了精細(xì)化管理的另一個維度。不需要大規(guī)模的研究能力和產(chǎn)線迭代，在盡可能少改造產(chǎn)線本身的前提下，讓客戶充分享受數(shù)字化管理的成果，達(dá)到較好的投入產(chǎn)出比，幫助客戶打造降本增效的示范性案例，以供復(fù)制和推廣。如今，智擎信息的客戶已從新能源設(shè)備廠商拓展至快銷日化、食品加工、3C 電子、表計、半導(dǎo)體等行業(yè)，軟硬結(jié)合的全數(shù)據(jù)管理優(yōu)勢讓其從設(shè)備運(yùn)維走向工廠產(chǎn)線。據(jù)統(tǒng)計，智擎信息的解決方案幫助客戶減少人工工時40%，事故頻次下降28%，次品率下降18%。

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新能源行業(yè)渴望釋放數(shù)據(jù)力量

保證設(shè)備健康可持續(xù)地運(yùn)行，減少風(fēng)險和故障的發(fā)生，是每個企業(yè)運(yùn)營管理的重要目標(biāo)，對于擁有高價值設(shè)備的企業(yè)尤為重要——智擎信息早期入局的大型裝備行業(yè)設(shè)備運(yùn)行運(yùn)維即是如此。彼時，智擎信息聚焦 IoT 算法層面，從應(yīng)用狀態(tài)出發(fā)，以設(shè)備的壓力、溫度等數(shù)百種狀態(tài)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)分析設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，做出設(shè)備的生命周期等分析和預(yù)測性運(yùn)維。

以風(fēng)力發(fā)電機(jī)為例，風(fēng)力發(fā)電機(jī)組彼時已是智能化程度很高的設(shè)備，基本可以做到無人化運(yùn)維。傳統(tǒng)運(yùn)維方式是安裝監(jiān)控，當(dāng)指標(biāo)異常時，例如溫度超標(biāo)，轉(zhuǎn)速及加速度等參數(shù)突發(fā)的異常變化，就會通知工作人員處理。智擎信息基于對設(shè)備長期數(shù)據(jù)做算法機(jī)理分析，可得出的預(yù)測性判斷包括未來主軸磨損斷裂、齒輪箱打齒等狀況，避免硬件損失導(dǎo)致的停產(chǎn)。上述方法主要通過數(shù)據(jù)和算法為客戶帶來更短的故障更換周期和停機(jī)時長，提升設(shè)備利用率。

對于客戶而言，風(fēng)力發(fā)電行業(yè)存在的挑戰(zhàn)是現(xiàn)場無人，協(xié)調(diào)有經(jīng)驗(yàn)的工作人員較為困難。同時，備件訂貨對于提前量有一定的要求。因此客戶更希望提前鎖定未來容易損壞的部件，以便備件并安排專人處理。此外，該行業(yè)客戶涉及 IT 人員較少，需要幫助他們在云端進(jìn)行快速、安全的部署。

在與微軟的合作中，智擎信息與前者共同實(shí)現(xiàn)快速交互以及平臺搭建方法以及安全機(jī)制，借助微軟的平臺幫助模型訓(xùn)練與模擬測試，節(jié)省大量時間，將原本預(yù)計的6-8個月交付周期縮短近一半。

歷經(jīng)幾年的技術(shù)迭代，智擎信息的風(fēng)電大數(shù)據(jù)平臺已經(jīng)覆蓋從風(fēng)機(jī)設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)計算、模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)分析挖掘到高層數(shù)據(jù)決策支撐的全價值鏈功能?；诜植际礁咝阅苡嬎阆到y(tǒng)的開源組件，智擎信息研發(fā)了針對風(fēng)電行業(yè)的定制化組件，還提供了靈活的部署管理方式，既可以全套采用其大數(shù)據(jù)平臺解決方案，也可以基于已有搭建的大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)行部署適配。

面向數(shù)采及監(jiān)控環(huán)節(jié)，智擎信息針對風(fēng)電場的各類設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和集中監(jiān)控，包括風(fēng)電機(jī)組、升壓站、測風(fēng)塔、無功補(bǔ)償裝置、安防系統(tǒng)等設(shè)備，建設(shè)了統(tǒng)一長期的數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)庫。從源頭保證了數(shù)據(jù)質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)了對風(fēng)電場或風(fēng)電場群的集中管理。據(jù)客戶統(tǒng)計，在運(yùn)行12個月后，其風(fēng)機(jī)發(fā)電運(yùn)維成本下降近20%，停滯時間縮短17%，比原有的發(fā)電時間增加近20%。

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制造業(yè)工廠追求數(shù)字化進(jìn)階

隨著業(yè)務(wù)的不斷拓展，智擎信息將其解決方案進(jìn)一步延伸至工廠側(cè)，助力客戶實(shí)現(xiàn)從早期的設(shè)備健康、生產(chǎn)質(zhì)量領(lǐng)域延伸到工廠的數(shù)字化場景中。

對于數(shù)字化水平較高的產(chǎn)線而言，更低的次品率是其追求的目標(biāo)之一，這類客戶對于自身工藝已是相當(dāng)精深，因此智擎信息選擇從設(shè)備端入手，避免設(shè)備亞健康狀態(tài)導(dǎo)致的生產(chǎn)質(zhì)量問題。

以幼兒紙尿褲生產(chǎn)為例，某知名日化行業(yè)國際巨頭希望通過全面的設(shè)備監(jiān)控，提升設(shè)備運(yùn)維的實(shí)時性，提前判斷由于設(shè)備亞健康運(yùn)行帶來的質(zhì)量問題，從而進(jìn)一步降低生產(chǎn)產(chǎn)品損耗，規(guī)避廢品率和返工率。

智擎信息具備的傳感器和算法相結(jié)合的方案充分滿足了客戶的業(yè)務(wù)預(yù)期：在設(shè)備監(jiān)控及預(yù)測性運(yùn)維方面，借助工藝監(jiān)測傳感器，智擎信息可實(shí)現(xiàn)設(shè)備360°監(jiān)測及可視化及遠(yuǎn)程抄表、能耗管理，同時還可對工廠、車間和產(chǎn)線的整體生產(chǎn)運(yùn)行進(jìn)行監(jiān)控及可視化分析，實(shí)時呈現(xiàn)訂單生產(chǎn)執(zhí)行狀況、生產(chǎn)用時、物料庫存狀況、質(zhì)量和損耗狀況、設(shè)備故障等狀況。

智擎信息與微軟訓(xùn)練模型磨合而成的人工智能算法可對設(shè)備異常狀態(tài)提前預(yù)警，避免因設(shè)備故障造成的停機(jī)事故。根據(jù)預(yù)警推薦相關(guān)的運(yùn)維策略，降低運(yùn)維難度、提高運(yùn)維效率并形成預(yù)警-》分析-》決策-》運(yùn)維-》反饋的完整閉環(huán)管理模式。最終保證訂單按時交付，降低損耗。

可以說，智擎信息與微軟之間的合作是一場行業(yè)共贏，雙方完成了基礎(chǔ)層到應(yīng)用層之間的接力，為行業(yè)快速交付個性化的項目服務(wù)與行業(yè)性解決方案。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革孕育興起，令人眼花繚亂的新興技術(shù)需要更多企業(yè)參與到這場“接力賽”，帶動制造企業(yè)進(jìn)步，推動產(chǎn)業(yè)升級。微軟也會依托自身的技術(shù)優(yōu)勢，與更多行業(yè)伙伴搭建數(shù)字化階梯！