提升工业设备性能,智擎获九合青山投资,能成为中国版的Uptake么?

2015年,福布斯杂志评选了最热门的创业公司,依据投资者信心和投资额,这个奖颁给了一家当时还没有那么知名的公司——Uptake。这家公司成立于2014年,研发利用AI技术的端到端的工业设备故障预测平台,今年2月以20亿美元估值获4000万美元C轮融资,成为独角兽公司。

36氪此前报道的智擎,同样在2014年创立,也在做类似的事情,希望利用物联网和机器学习技术,进行工业设备故障健康预测,帮助企业降低运维成本,提升运营收入,目前已经在风电领域应用,准确率可以达到95%左右。

智擎开发了一套基于云端的系统平台,可以采集现场设备中的传感器数据,并通过自研的机器学习算法对设备健康状况进行实时(秒级、分钟级)监测、分析,并在实际问题和故障发生之前,提前预测故障的发生。

与Uptake一样,智擎也选择了从设备故障监测、预测入手。 之所以选择从这个领域入手,其中一个原因是英美日等发达国家的历史和数据已经证明,以状态监测为基础的预知维修,可以在设备失效前检测和诊断出所存在的故障,为企业带来大量的经济效益。以英国为例,政府曾对2000家工厂进行调查,数据显示,设备管理采用故障诊断技术后,诊断技术投资与获利约为1:5,某些工厂可以高达1:17。

智擎和Uptake做的事情类似,都是希望将这样的诊断预测过程自动化。一般来说,故障和异常都是历史上多次出现的, 企业往往有相关的数据,这也意味着有可能通过机器学习的方法实现这一过程的自动化。智擎研发了一套通用的故障预警模型,利用机器学习模型处理历史数据,并结合实时的传感器数据,预测设备可能出现的问题,提前通知工作人员更换即将损坏的部件,避免小故障演变为更严重故障和事故。

智擎最早的业务试点落地也是从风电领域的工业设备故障预测展开,已经与排名前两位的制造商,以及设备核心大部件制造商和风电场运营商建立了合作。现在智擎可以较为顺畅的采集到相关数据,这一点是一切预测分析的基础,对新进该领域的公司来说是越来越不容易。团队告诉36氪,经过以往的试点,目前客户的需求是比较明确的,就是基于设备数据做故障预测降低成本,具体说就是在备件完全损坏之前预测到故障、修复故障,避免部件的完全损坏和停产。 客户的需求也是从无到有,到逐渐成为刚需的。

不过团队并不打算仅仅局限于这一业务,也在此基础上进行相关拓展。目前,团队已将机器学习同行业业务进行融合,来监测设备运行的健康状态,帮助企业提升设备性能(设备性能优化APM)来提升生产的收入。

业务领域方面,智擎最早从风电行业入手,这个行业市场规模及增速可观,设备运维成本占比高,技术实现又相对较难。

数据显示,2000-2015年,全球风电装机容量从17.4GW发展到432.9GW,增加了约23倍。其中中国风电新增装机容量达到30.5GW,出新高并且连续六年领跑全球。而根据国家能源局的规划,2020年风电装机目标是2.1亿千瓦,平均每年新增装机在42GW,年均复合增速在10.9%,市场规模将达到千亿元。中国签署的《巴黎协定》更是助力风电在中国的发展。

一般来说,风电领域被动运维模式成本会占到总成本的15%-20%。目前,风机寿命一般为20年,质保期多为3-5年,2013年开始中国大量设备进入出保期,设备出现故障的概率增加。风电领域的严重大部件故障和停机不仅会削减发电利润,甚至有可能带来重大事故,造成人员伤亡 。

智擎分析,风电行业的故障预测是工业领域最难的,故障的逻辑关系也是最复杂的。每台风机上有上千点传感器,每天就会新增1000多万点的数据。对风机设备进行故障预测除了考验高维分析建模的能力外,还需要对行业对风机本身的机理有深入的了解,并不是会做数据分析、机器学习建模就能胜设备的故障预测产品和模型的开发工作。而一旦在这个领域成功,不仅能向相对简单石化、电力、工程机械、其他无人值守设备的行业去复制,也能向中小型设备延伸。

现阶段,在风电领域,智擎已经与排名前两位的制造商、多家设备核心大部件制造商达成了合作,切入点包括故障预测和设备性能优化,模型数量较去年增加了一倍达到40多个。今年末也会在石油石化行业进行试点,未来有可能进一步切入电力(输配电等)、工程机械行业、运营商的无人值守基站、生产线设备次品率预测、设备能耗管理等行业。而在美国的Uptake近期也已涉足航空燃油经济型分析与管控行业,证明了跨业务的可能性。

CEO 王曦分析,跨领域复制从技术上和业务上来说,是可以实现的,团队面向的工业领域共性比较明显,需求比较一致,使用的工业协议也比较一致; 团队此前就已经考虑从算法模型层面兼容其他的业务领域,所以跨行业的转化成本也不高;此外,除了故障预测之外,类似设备性能优化(产能优化)这样可做的场景还有不少,综合体量还是很可观的。

智擎此前已入驻了微软加速器,并获得了九合创投和青山资本的天使轮融资。创始团队兼具国内外学习工作经验、智慧城市IoT经验,以及在风电领域也具有丰富的机组调试、运维管理、设备故障监控和预测领域设计和管理经验。

在Uptake成为独角兽之前,智擎所在的工业物联网大数据领域在国内还没有那么热门。王曦分析,过去几年从国家战略到互联网人才都聚集在互联网领域,而非物联网领域,对工业领域的关注也没有那么高。而从今年年初,不少投资机构都表达了对工业物联网领域的关注。

除了Uptake, 国外也有其他公司涉足工业物联网大数据领域。大公司方面,GE推出了基于云平台的PaaS 产品 GE Predix,开发者可以基于此进行数据调用及二次开发,主要应用于能源、生产制造领域,2015年收入已经超过50亿美元。西门子在近期也推出了其工业物联网PaaS平台Mindsphere。IBM基于Spark的大数据平台提供开发和定制化的服务,主要应用于银行、消费、保险、 旅游、能源领域。此外,意大利创业公司Solair,主要做工业IOT设备,已经于2016年被微软收购,价格不详。

2015年,福布斯杂志评选了最热门的创业公司,依据投资者信心和投资额,这个奖颁给了一家当时还没有那么知名的公司——Uptake。这家公司成立于2014年,研发利用AI技术的端到端的工业设备故障预测平台,今年2月以20亿美元估值获4000万美元C轮融资,成为独角兽公司。

36氪此前报道的智擎,同样在2014年创立,也在做类似的事情,希望利用物联网和机器学习技术,进行工业设备故障健康预测,帮助企业降低运维成本,提升运营收入,目前已经在风电领域应用,准确率可以达到95%左右。

智擎开发了一套基于云端的系统平台,可以采集现场设备中的传感器数据,并通过自研的机器学习算法对设备健康状况进行实时(秒级、分钟级)监测、分析,并在实际问题和故障发生之前,提前预测故障的发生。

与Uptake一样,智擎也选择了从设备故障监测、预测入手。 之所以选择从这个领域入手,其中一个原因是英美日等发达国家的历史和数据已经证明,以状态监测为基础的预知维修,可以在设备失效前检测和诊断出所存在的故障,为企业带来大量的经济效益。以英国为例,政府曾对2000家工厂进行调查,数据显示,设备管理采用故障诊断技术后,诊断技术投资与获利约为1:5,某些工厂可以高达1:17。

智擎和Uptake做的事情类似,都是希望将这样的诊断预测过程自动化。一般来说,故障和异常都是历史上多次出现的,企业往往有相关的数据,这也意味着有可能通过机器学习的方法实现这一过程的自动化。智擎研发了一套通用的故障预警模型,利用机器学习模型处理历史数据,并结合实时的传感器数据,预测设备可能出现的问题,提前通知工作人员更换即将损坏的部件,避免小故障演变为更严重故障和事故。

智擎最早的业务试点落地也是从风电领域的工业设备故障预测展开,已经与排名前两位的制造商,以及设备核心大部件制造商和风电场运营商建立了合作。现在智擎可以较为顺畅的采集到相关数据,这一点是一切预测分析的基础,对新进该领域的公司来说是越来越不容易。团队告诉36氪,经过以往的试点,目前客户的需求是比较明确的,就是基于设备数据做故障预测降低成本,具体说就是在备件完全损坏之前预测到故障、修复故障,避免部件的完全损坏和停产。 客户的需求也是从无到有,到逐渐成为刚需的。

不过团队并不打算仅仅局限于这一业务,也在此基础上进行相关拓展。目前,团队已将机器学习同行业业务进行融合,来监测设备运行的健康状态,帮助企业提升设备性能(设备性能优化APM)来提升生产的收入。

业务领域方面,智擎最早从风电行业入手,这个行业市场规模及增速可观,设备运维成本占比高,技术实现又相对较难。

数据显示,2000-2015年,全球风电装机容量从17.4GW发展到432.9GW,增加了约23倍。其中中国风电新增装机容量达到30.5GW,出新高并且连续六年领跑全球。而根据国家能源局的规划,2020年风电装机目标是2.1亿千瓦,平均每年新增装机在42GW,年均复合增速在10.9%,市场规模将达到千亿元。中国签署的《巴黎协定》更是助力风电在中国的发展。

一般来说,风电领域被动运维模式成本会占到总成本的15%-20%。目前,风机寿命一般为20年,质保期多为3-5年,2013年开始中国大量设备进入出保期,设备出现故障的概率增加。风电领域的严重大部件故障和停机不仅会削减发电利润,甚至有可能带来重大事故,造成人员伤亡 。

智擎分析,风电行业的故障预测是工业领域最难的,故障的逻辑关系也是最复杂的。每台风机上有上千点传感器,每天就会新增1000多万点的数据。对风机设备进行故障预测除了考验高维分析建模的能力外,还需要对行业对风机本身的机理有深入的了解,并不是会做数据分析、机器学习建模就能胜设备的故障预测产品和模型的开发工作。而一旦在这个领域成功,不仅能向相对简单石化、电力、工程机械、其他无人值守设备的行业去复制,也能向中小型设备延伸。

现阶段,在风电领域,智擎已经与排名前两位的制造商、多家设备核心大部件制造商达成了合作,切入点包括故障预测和设备性能优化,模型数量较去年增加了一倍达到40多个。今年末也会在石油石化行业进行试点,未来有可能进一步切入电力(输配电等)、工程机械行业、运营商的无人值守基站、生产线设备次品率预测、设备能耗管理等行业。而在美国的Uptake近期也已涉足航空燃油经济型分析与管控行业,证明了跨业务的可能性。

CEO 王曦分析,跨领域复制从技术上和业务上来说,是可以实现的,团队面向的工业领域共性比较明显,需求比较一致,使用的工业协议也比较一致; 团队此前就已经考虑从算法模型层面兼容其他的业务领域,所以跨行业的转化成本也不高;此外,除了故障预测之外,类似设备性能优化(产能优化)这样可做的场景还有不少,综合体量还是很可观的。

智擎此前已入驻了微软加速器,并获得了九合创投和青山资本的天使轮融资。创始团队兼具国内外学习工作经验、智慧城市IoT经验,以及在风电领域也具有丰富的机组调试、运维管理、设备故障监控和预测领域设计和管理经验。

在Uptake成为独角兽之前,智擎所在的工业物联网大数据领域在国内还没有那么热门。王曦分析,过去几年从国家战略到互联网人才都聚集在互联网领域,而非物联网领域,对工业领域的关注也没有那么高。而从今年年初,不少投资机构都表达了对工业物联网领域的关注。

除了Uptake, 国外也有其他公司涉足工业物联网大数据领域。大公司方面,GE推出了基于云平台的PaaS 产品 GE Predix,开发者可以基于此进行数据调用及二次开发,主要应用于能源、生产制造领域,2015年收入已经超过50亿美元。西门子在近期也推出了其工业物联网PaaS平台Mindsphere。IBM基于Spark的大数据平台提供开发和定制化的服务,主要应用于银行、消费、保险、 旅游、能源领域。此外,意大利创业公司Solair,主要做工业IOT设备,已经于2016年被微软收购,价格不详。

本文转自d1net(转载)

时间: 2024-12-10 10:55:35

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