一分鐘，“蛟龍?zhí)?rdquo;最大能下潛50米，“復(fù)興號”前進5833米，“神威?太湖之光”運算750億次，333萬元投入研究和試驗，生產(chǎn)汽車55輛……每一分鐘，中國都在發(fā)生巨大改變，這樣的改變離不開工業(yè)的發(fā)展，更離不開智能制造。
2015年5月，國務(wù)院印發(fā)了《中國制造2025》發(fā)展綱要，綱要將智能制造作為“中國制造2025”九項戰(zhàn)略任務(wù)之一。制造業(yè)想要實現(xiàn)較大飛躍離不開云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，這些技術(shù)可以用于工程設(shè)計、工藝過程設(shè)計、生產(chǎn)調(diào)度等多個環(huán)節(jié)。
然而在眾多環(huán)節(jié)中，有一個環(huán)節(jié)經(jīng)常被忽略，那就是設(shè)備的故障診斷和維護。其實，搭建一個開放的控制和反饋系統(tǒng)，基于數(shù)據(jù)對設(shè)備的運行故障以及異常問題進行動態(tài)反應(yīng)才是實現(xiàn)智能制造的根本。
“對于工業(yè)設(shè)備而言，從運行狀態(tài)數(shù)據(jù)搜集到上傳云端存儲分析，再到應(yīng)用組件的整合，整個過程是一條非常長的產(chǎn)業(yè)鏈，做好產(chǎn)業(yè)鏈的某一點并不難，難的是將這些數(shù)據(jù)打通。”中科云創(chuàng)創(chuàng)始人兼CEO周北川告訴數(shù)據(jù)猿。
雖然難，但周北川卻和他的團隊做到了。
設(shè)備的維修和維護是塊兒“難啃”的骨頭
5年前的一天，在微軟呆了10年的周北川與表哥的一次談話堅定了他創(chuàng)業(yè)的決心，“我表哥在德國巴魯夫公司擔(dān)任中國區(qū)副總經(jīng)理兼銷售總監(jiān)，做了15年的工業(yè)設(shè)備傳感器的銷售，他說工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)到了一個爆發(fā)點，如果想做就早點下手。”
其實，在微軟工作期間，周北川一直有創(chuàng)業(yè)的想法，“我當(dāng)時在微軟的企業(yè)服務(wù)部，做后端的云平臺，包括如何給企業(yè)提供售后服務(wù)支持，一個項目接一個項目的做著，時間長了腦子里就有了千萬個想法，但苦于沒有應(yīng)用場景，想法就擱淺了。”
于是，在與表哥的一番交談中，周北川沉積多時的創(chuàng)業(yè)想法被喚醒，他覺得是時候了。不過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有商品交易、項目撮合、社區(qū)論壇、物聯(lián)網(wǎng)、柔性制造等眾多細(xì)分領(lǐng)域，要從哪個點切入，哪個行業(yè)入手還需深思熟慮。
“當(dāng)時，我們看到了工業(yè)客戶一個比較大的痛點——設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控和維修維護問題。”周北川決定把它作為切入點。
不過說起來容易，做起來難，擺在周北川面前有兩個棘手的問題：第一個是企業(yè)的數(shù)據(jù)溝通問題，第二個是數(shù)據(jù)量的積累問題。
企業(yè)的數(shù)據(jù)溝通分為兩個層面：企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)溝通和企業(yè)與企業(yè)之間的數(shù)據(jù)溝通。在考察工廠的過程中，周北川發(fā)現(xiàn)，雖然現(xiàn)階段大家都在提工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，但多數(shù)工廠依然沿著“設(shè)備信息化”的老路在走。
“他們依然沿用的是內(nèi)網(wǎng)、局域網(wǎng)，走有線，為了互相之間的線不要走的太遠(yuǎn)，控制室、中控室和車間必須挨在一起，一個工廠里就有好幾個中控室，各個車間的數(shù)據(jù)沒法打通；設(shè)備數(shù)據(jù)存儲在工廠內(nèi)部，假如接入西門子的儀器遠(yuǎn)程診斷工廠設(shè)備的狀態(tài)，看不了，要維修設(shè)備，必須要到現(xiàn)場。”
工業(yè)數(shù)據(jù)不可能放到公有云平臺？
在周北川看來，要打通這些數(shù)據(jù)需要一個物聯(lián)網(wǎng)平臺。但初創(chuàng)企業(yè)搭建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺得先找一個“拳頭級”應(yīng)用，不然“九死一生”。
據(jù)周北川描述，這個“拳頭級”應(yīng)用要具備三個特征：
第一、簡單可復(fù)制?；ヂ?lián)網(wǎng)領(lǐng)域講究長尾效應(yīng)，每個項目需要投入大量的人力成本，在周北川看來并不可取，對于初創(chuàng)企業(yè)來說做通用性服務(wù)才是王道?？蓮?fù)制有兩種方式：一種是產(chǎn)品，另一種是SaaS。如果做產(chǎn)品的話，需要公司的技術(shù)人員到企業(yè)去部署，這樣算下來也是一大筆開銷，最終周北川選擇以SaaS的方式進行，這樣就可以下載即用。
第二、既然要做SaaS，它就要具備標(biāo)準(zhǔn)化。“很多工業(yè)領(lǐng)域需要的工具，比如MES、ERP等不好SaaS化，因為它的非標(biāo)程度非常高，每個企業(yè)都必須要帶著一個咨詢項目去做這件事情，所以也沒有辦法復(fù)制，我們得找到一個可以復(fù)制且標(biāo)準(zhǔn)化的應(yīng)用。”周北川說。
第三、可以放到公有云平臺上。相信多數(shù)工業(yè)企業(yè)因擔(dān)心數(shù)據(jù)的安全問題，不愿意把數(shù)據(jù)放到公有云平臺上。但在周北川看來將數(shù)據(jù)放到公有云是節(jié)約成本、提升效率的關(guān)鍵，況且對設(shè)備進行遠(yuǎn)程監(jiān)控和維護只需要狀態(tài)數(shù)據(jù)，并不涉及其他隱私數(shù)據(jù)，所以企業(yè)無須擔(dān)心這一點。
基于這樣的思路，周北川率領(lǐng)團隊搭建了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備健康管理SaaS服務(wù)平臺——云中控，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、設(shè)備為節(jié)點、流程為準(zhǔn)繩、人員為中心，將物聯(lián)網(wǎng)、語音識別、圖像識別、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)融入其中。
據(jù)周北川介紹，云中控平臺通過公有云或混合云的方式，為設(shè)備制造商和設(shè)備用戶快速實現(xiàn)設(shè)備的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)采集、傳輸、展示和加工等提供一攬子服務(wù)。
用戶在數(shù)據(jù)源設(shè)備加裝工控機或數(shù)采模塊，標(biāo)記設(shè)備控制系統(tǒng)或傳感器等采集點，通過操作圖形化界面完成本地設(shè)備的數(shù)據(jù)采集，經(jīng)由3G、4G、Wifi等方式將實時數(shù)據(jù)上傳到云服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫。
使用云中控的Web應(yīng)用和手機APP，瀏覽設(shè)備狀態(tài)，追溯歷史數(shù)據(jù)，將加工統(tǒng)計后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為產(chǎn)能、良品率、設(shè)備使用率、能耗等各類報表，為生產(chǎn)和運維的優(yōu)化提供決策依據(jù)。
平臺有了，但企業(yè)為什么愿意把數(shù)據(jù)給你？
“雖然我們的定位很清楚，但剛開始確實沒有企業(yè)愿意把設(shè)備數(shù)據(jù)放到我們這個平臺上，畢竟沒有數(shù)據(jù)累積和具體的應(yīng)用案例。”周北川坦言。
不過，當(dāng)周北川拿著這套解決方案四處奔走的時候，他發(fā)現(xiàn)還是有很多企業(yè)愿意試一試，畢竟生產(chǎn)設(shè)備突發(fā)故障后，設(shè)備專家不在現(xiàn)場或者無法聯(lián)絡(luò)，維修備件沒有庫存或者供應(yīng)商無現(xiàn)貨，這些情況都會造成長時間的停機，這些問題已經(jīng)困擾他們多年。
在采訪的中，周北川重點提及了東升科技園的案例：
在東升科技園的某個配電室里，按要求每兩個小時工作人員需要進行一次巡視，對機房內(nèi)部的變壓器、絕緣開關(guān)、斷路器、柴油發(fā)電機等設(shè)備進行檢查，把電氣設(shè)備上的電流、電壓、功率、溫度等信息抄錄下來，發(fā)現(xiàn)問題及時報告和處理。
“配電房都依賴人員巡檢，而人員巡檢存在責(zé)任心、技能和設(shè)備熟悉程度的差異，巡檢效果參差不齊。”周北川表示。
據(jù)了解，為了保證園區(qū)辦公區(qū)域不斷電，配電室需要兩個人輪班值守，一個配電房要配備八個人，一個園區(qū)通常是一個到四個配電房，每年花費在配電房人員監(jiān)控方面的費用就有幾百萬。
為了節(jié)省開支，讓巡檢更加高效，東升科技園在配電房外增加了現(xiàn)場監(jiān)控一體機，接入“云中控”的平臺后，采集配電房里配電箱、配電柜、不同線路、開關(guān)等幾千個點位的數(shù)據(jù)并傳到云平臺，通過移動終端和運營中心大屏，隨時接受提醒、查看數(shù)據(jù)，及時保養(yǎng)和搶修。
周北川告訴數(shù)據(jù)猿，中科云創(chuàng)還將機器人用于配電房巡檢，“我們做了一個機器人，機器人會把配電柜上的具體信息拍下來，通過圖像識別就可以知道哪個燈是亮著的、儀表盤的數(shù)據(jù)是多少、開關(guān)是什么樣的狀態(tài)……通過這些數(shù)據(jù)和后臺數(shù)據(jù)做對比來檢測設(shè)備是否正常工作。”
這樣的方式不僅能實現(xiàn)配電房的智能化維護，還能結(jié)合人工智能實現(xiàn)故障預(yù)測。
用“雞尾酒療法”做工業(yè)大數(shù)據(jù)
不過，利用人工智能進行故障預(yù)測是什么邏輯？周北川告訴數(shù)據(jù)猿，“把聲音識別器安裝在配電房里，通過它來采集設(shè)備振動或者打火的聲音，一段時間之后對累積的數(shù)據(jù)進行分析，就知道哪種聲音是打火的聲音，之后就可以通過聲音識別來做故障診斷、預(yù)判和實時告警。”
當(dāng)下，在工業(yè)領(lǐng)域，圖像識別、語音識別已經(jīng)進入實用階段，但在算法方面，周北川卻認(rèn)為，用AI來做工業(yè)設(shè)備的故障診斷，目前還停留在“雞尾酒療法”階段。
“將各種算法運用到機器學(xué)習(xí)中，最開始的算法扔進去可能只能達到40%的準(zhǔn)確率，再換個算法扔進去實現(xiàn)50%，再扔進去一個算法實現(xiàn)70%……之后實現(xiàn)80%，找到方向了，然后再做一些調(diào)優(yōu)，這時候可能用到一些專家、行業(yè)知識再去調(diào)，最后調(diào)到90%多，有一點像雞尾酒療法，不過這個過程需要很多有效數(shù)據(jù)的積累，通常不是短期能夠取得巨大成效的。”
在過去的幾年里，一些工業(yè)領(lǐng)域的巨頭依靠自身的數(shù)據(jù)和技術(shù)獨自研發(fā)了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，例如三一重工的樹根互聯(lián)、沈陽機床的i5系統(tǒng)……根據(jù)他們對外披露的數(shù)據(jù)，所花的費用均在10~16億之間，對于小企業(yè)來講，這樣高昂的研發(fā)費用他們是承擔(dān)不起的。周北川表示：“在我們平臺上，一臺設(shè)備每年只需要支付一千塊的運營費，任何一個小企業(yè)都可以用得起這個平臺。”
如今，中科云創(chuàng)已經(jīng)在數(shù)控機床、港口機械、智能配電、高速設(shè)備等領(lǐng)域累積了大量的客戶，取得了不錯的收入。發(fā)展至今，中科云創(chuàng)的團隊也已經(jīng)初具規(guī)模，其核心團隊多是來自于微軟、思科、索尼、華魯鍛壓等企業(yè)的經(jīng)驗人士。對于2018年，周北川表示，中科云創(chuàng)將重點聚焦在智慧消防、機床的維修維護、融資租賃的設(shè)備風(fēng)控三個方面。
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