2020年10月28日下午，碩橙科技總裁瞿千上出席了由高科技行業(yè)門戶OFweek維科網主辦、OFweek人工智能網承辦的「OFweek 2020（第五屆）人工智能技術創(chuàng)新論壇」，并發(fā)表了主題演講：《AI賦能工業(yè)互聯(lián)——黑科技為機器「聽診把脈」》。

瞿千上從產業(yè)政策、市場需求、技術優(yōu)勢等角度，介紹了工業(yè)生產智能化領域設備運維管理需求的擴大情況，預測性維護市場需求也同步放量。通過為工業(yè)生產企業(yè)帶來顯著節(jié)省運維管理維護成本的益處，在預測性維護領域發(fā)力的碩橙科技找準了自身的市場定位。

碩橙科技總裁瞿千上

演講中，瞿千上梳理了2015年以來以產業(yè)政策、規(guī)模進展為代表的人工智能產業(yè)發(fā)展關鍵節(jié)點，指出在工業(yè)生產智能化的需求推動下，產業(yè)革新步伐正在加快。

提起工業(yè)產業(yè)智能化的概念，瞿千上表示，2015年中國領導人訪德，已經提出了向工業(yè)4．0轉型的目標，國務院也提出了「中國制造2025」計劃，全面推進智能制造。2016－2018年，政府推出了一些相應的政策。2018年，據IDC全球半年度物聯(lián)網支出指南預測，中國將成為2018年物聯(lián)網總支出最高的國家（2090億美元），主要是受到了來自制造、公用事業(yè)和政府的推動。

隨著國際國內產業(yè)發(fā)展環(huán)境的變化，工業(yè)智能化的推進速度越來越加快，身處產業(yè)前線的碩橙科技「春江水暖鴨先知」。

準確而言，碩橙科技發(fā)力的應該是人工智能技術／市場在機器聽覺方面的分支。

瞿千上將設備運維管理模式分為了三種。

第一種：事后維修。故障發(fā)生后維修，缺點是繼發(fā)性損壞風險高、停產時間長，

目前已較少被采用。

第二種，預防性維護。以人工巡檢為主，缺點是較大漏查風險和過度維修可能，

人力成本也更高昂，是當前主流的維護模式。

第三種，預測性維護�？梢詫崟r了解設備狀態(tài)，提前預測故障可能，避免繼發(fā)性損壞，減少停產時間，實現(xiàn)降本增效，是逐步興起的發(fā)展方向。

隨著人工智能與物聯(lián)網的技術蓬勃發(fā)展，過去僅應用于高端設備的預測性維護開始具備廣泛應用條件，從事后維護到預防性維護再到預測性維護，工業(yè)4．0推進了設備運維管理模式的革新。

工業(yè)4．0的不斷發(fā)展，推動了維護方式逐步的向整體的預測性維護的方向在走。這方面達到的降本增效的效果，最高投資回報率能達到10倍以上。

基于行業(yè)宏觀數(shù)據，瞿千上介紹了預測性維護市場發(fā)展情況，以及工業(yè)4．0下的市場需求＆產品形態(tài)。

他表示，預測性維護是工業(yè)大數(shù)據＋人工智能結合落地的重要應用場景，知名物聯(lián)網分析機構IoT Analytics預測，2022年前預測性維護市場將保持高速增長，復合年均增長率約為39％。另據GSMA智庫預測，到2025年全球的工業(yè)物聯(lián)網連接數(shù)將達到138億，其中大中華地區(qū)的連接數(shù)約為41億，占全球市場的三分之一。

為滿足市場需求，碩橙科技開發(fā)了一套預測性維護解決方案——「機器聽診大師」，通過設備噪聲識別，實時掌握設備運行狀態(tài)，并對可能發(fā)生的故障進行預測。

通過對系統(tǒng)架構、系統(tǒng)組成、核心算法、獨創(chuàng)噪聲特征值體系的介紹，瞿千上向大家介紹了「機器聽診大師」的核心優(yōu)勢與典型應用。典型應用包括：高速包裝機（煙草行業(yè)）、飛剪（鋼鐵行業(yè)）、污水泵（德國EGLV水務）、電機、數(shù)字化銑床、產品自動化質檢等等。

瞿千上的演講給大家展示了一種為工業(yè)生產提供運營管理維護的新方式，這種方式如果在潛在的領域得以順利應用，可能為相關企業(yè)帶來10倍回報率的降本增效回報。

這個數(shù)據，看起來應該是足夠吸引人的。

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