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硕橙科技CEO庄焰:打造守卫制造业命脉的安全卫士

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设备故障会对整个生产流程带来效率损耗,大幅提高生产成本。工业领域急需一种解决方案来突破维护困局。硕橙科技正是一家专注于通过机械噪声识别、以非接触的方式实现生产流程监控和设备故障预判的人工智能企业。

2015年,国务院正式印发《中国制造2025》,该文件是全面提升中国制造业发展质量和水平的重大战略部署,目的在于改变中国制造业“大而不强”的局面。要从制造业大国,变成制造业强国,技术无疑在其中发挥着关键的作用。

通常,人们都关注技术在推动生产和管理环节智能化,但却常常忽视设备维护这个必不可少的环节。

据了解,中国每年设备采购规模超10万亿元,每年设备维护费用在2000-3000亿元。设备故障会对整个生产流程带来效率损耗,维护不善会使工厂的生产率降低5-20%,而计划之外的生产中断更是会给企业造成巨大的经济损失。传统维护模式中的事后维护与预防维护都会影响生产效率与产品质量,并大幅提高生产成本。

工业领域急需一种具有前瞻、高效,并极具可行性的解决方案来突破维护困局。硕橙科技正是一家专注于通过机械噪声识别、以非接触的方式实现生产流程监控和设备故障预判的人工智能企业。

清华园里碰撞出的科技之“声”

想到用声音识别来监测设备状态,故事还得从清华大学的校园说起。

硕橙的核心团队都是来自清华大学的“学霸”。CEO庄焰是清华大学机械工程系学士、工商管理硕士;首席科学家谭熠是清华大学工程物理系博士;而总工程师瞿千上则是清华大学电子工程系学士、德国达姆施塔特工业大学硕士。

“我们做这个事情也是源于一个偶然的机会。”庄焰说。当时谭熠在清华从事可控核聚变的研究,一个重要的日常工作是运行和维护SUNIST球形托卡马克装置。为了最大程度地降低实验设备监控的部署难度,提高便利性和有效性,谭熠想到了利用声学特性对设备进行监测。

彼时,同在清华的庄焰正在从事机械无损检测方面的研究,因此庄焰对机械的故障类型,以及机械故障的因素都很熟悉。

一次机缘巧合的聚会上,庄焰和谭熠“撞”在了一起。谭熠一直在做信号处理,包括从核聚变里的质子、中子、等离子体等粒子的无序运动中寻找有限的规律,这样的深厚的积累也同样适用于发现机械故障特征值上;而庄焰对机械工程的种种如数家珍。二人一拍即合,希望把声音识别的技术带到到预测性维护领域,于是硕橙科技诞生了。

“听”声判断机器故障

2016年,硕橙科技正式注册成立;2017年硕橙正式推出产品——“机器听诊大师”系统。

庄焰告诉亿欧,“机器听诊大师”可通过布置在工业环境中的硕橙盒子收集机器设备噪声,从中提取声音特征值,利用机器学习,识别工业设备实时运行状态以及各零部件的健康指标。

机器工作时通常会发出大量噪声。嘈杂的噪声虽然令人厌烦,但却蕴含着丰富的机械状态设备信息,并且提供了一种非接触的设备状态监测途径。

目前市面上有很多提供工业设备运行维护服务的机构与公司。他们大多都通过接触式传感器了解设备状态。然而,不同厂家不同型号的各种设备收集的数据,需要考虑各种不同的硬件接口和软件协议,互联互通十分困难,非常繁琐。噪声这种“非接触式”的信息传递方式,既不需要将传感器与被监测设备做刚性连接,又比超声波、X射线等其它“非接触方式”成本低很多,还能够很方便地实现在线实时监测。

利用噪声识别来监测设备,并不是新鲜事,很多科研人员、实验室和企业都尝试过,有一定效果,但都存在较为严重的局限性,很难推广。硕橙科技凭借自身强大的研发实力,自主开发了一整套通用、自适应的噪声识别算法,攻克了相关的技术难关,使“机器听诊大师”的分析能力更进一步。

据了解,硕橙的特征集覆盖大部分机械运动特性,可描述绝大部分常见机械故障,对数据量的要求显著降低。使用者可通过移动端、PC端随时查看设备的健康状态、历史统计等数据。如果机器发生异常,客户端会立刻警报、响应迅速。硕橙的AI会自动识别并统计机器运转状态,实时分析机器健康程度,学习、定位故障。

“听诊大师”,大有可为

近些年来,快速、高效的声学故障诊断技术逐渐兴起,除了应用于设备故障诊断外,利用该技术进行产品质量检测已成为一个新的发展方向。

机械噪声虽然嘈杂,但却蕴含着丰富的设备状态信息,能够准确地反应出机械设备的运行状态。通过分析机械设备的声学信号,就能对设备实施状态监测和故障诊断。小波分析和神经网络的出现,也推动了声学故障诊断技术的发展。另外,声学故障诊断技术已开始由简单的状态监测向故障预判的方向发展,并逐渐实现了以人工智能识别声音的方式来进行故障预判。

“很多公司还在用人工,通过听筒来判断产品的良品率,造成了误识率很高、成本浪费巨大的问题。”庄焰说,因此硕橙率先将技术应用到产品质量检测中。

音频检测可对各种工业零部件和产品进行有效地检测,并用来评价其完整性、安全可靠性等性能指标,它是检验质量、改进工艺、保障设备安全性的重要手段。从音频检测的各个声音参数中可以提取相关的工件信息,包含工件的缺陷类型、大小、位置和变化趋势等特性信息,对缺陷的反映具有真实性和实时性,因而适用于成品及半成品工件的在线快速检测。

庄焰表示,“机器听诊大师”可为客户带来可观的经济效益:

1. 降低运维成本:合理安排维护,大幅提高工业系统设备维护效率,延长设备寿命,高效的协同工作处理故障:优化备件采购,制定最佳的维护策略实现可靠性、高性能和低成本的平衡,提高客户应对市场价格和成本波动的能力;减少停机时间,通过故障预判减少非计划停机造成的损失,降低生产成本,提高工作效率。

2. 提高生产效率:生产量统计,实时监测设备生产,收集、处理、分析产量数据并反馈给客户,帮助客户及时进行生产调整,提高生产率;实时生产状态,为客户实现任意时间地点对机械运行状态实时监测,掌握健康发展趋势,有利于更好地做出管理决策;智能制造升级,优化工业领域整体生产运营效率,优化资源配置,进一步增加企业价值。

“机器听诊大师”可广泛适用于机械加工、烟草、核电与火电、轨道交通、游乐设施、石油化工、电梯和扶梯等行业或领域,目前硕橙科技已与诸多知名企业合作,如厦门烟草、宝洁集团、中国商飞、中冶赛迪等。

用声音连接千亿市场

质量检测行业的价值常常被忽视。而事实上,随着社会的进步和发展,基于全社会对使用产品的质量、对生活健康水平、对生产生活的安全性、对社会环境保护等方面要求的不断提高,检测的重要性日益凸显。

前瞻产业研究院《2018-2023年中国质量检验检测产业发展前景与投资预测分析报告》显示,未来几年全球检测行业将保持5%-7%的年均增速,2020年全球检测市场规模有望超过1800亿欧元。中国的检测行业正处于快速发展的阶段。2016年我国第三方检测市场规模为1045. 5亿元,同比2015年的792. 8亿元增长了31.9%, 2017年我国第三方检测市场规模增长至1319. 0亿元。

在工业自动化、医疗、电子等行业,智能检测系统广泛应用于各类产品的设计、生产、使用、维护等各个阶段,对提高产品性能及生产率、降低生产成本及整个生产周期成本起着重要作用。

“声音是传递信息的重要方式之一,也是识别对象的一种重要数据源。作为一种行为识别技术,声音识别设备不断地测量、记录被识别物体发出声音的波形及其变化,将现场采集到的声音同存储的声音模板进行精确匹配、对比,从而确定发声物体所对应的状态,甚至是未来发展趋势。“庄焰说道。

硕橙的“机器听诊大师”可通过非接触的方式监测设备,因此具有很高的可复制性。目前硕橙的产品主要用在先进制造领域。另据庄焰介绍,硕橙科技正在寻求新一轮融资,希望用于销售体系的创建和渠道的打通,让硕橙的产品和服务能打通能源、交通运输、特种设备等更多行业及场景,用数据驱动未来,让每一台设备都能健康运行。


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