硕橙科技：从机器听诊赛道切入，运用AI技术赋能制造业

近日，硕橙科技总裁瞿千上接受 OFweek 高端专访，分享噪声在工业设备监测领域的发展与应用。以下为采访原文。

「2－3 年内，在工业设备噪声检测领域我们没有竞争对手。」硕橙（厦门）科技有限公司总裁瞿千上说道。

「为什么说 2－3 年内没人能成为硕橙科技的对手？」

「因为我们走过的坑，后来者也得一个个走。」瞿千上淡然地说道。

一、中国智造发展的“拦路虎”

2015 年，中国国务院正式印发《中国制造 2025》，其目的在于改变现有中国制造业的各类弊端，从而实现「制造」向「智造」迈进。

2016 年，工信部和财政部也颁布了《智能制造发展规划（2016－2020）》，计划在 2020 年实现智能制造技术与装备方面的突破。

据相关数据显示，在如此大规模政策的推动下，我国工业市场规模将在 2020 年年底达到 2000 亿元。但值得注意的是，在我国大力推动工业发展的同时，工业设备的维护，却是最容易被忽视的一环。

据 OFweek 维科网了解，目前我国工业设备用户存在两大问题：

1、缺乏养护意识：对工业设备要求长时间运作，但并不会主动对设备进行维修及保养；

2、在乎价格：为解决当下问题，购买价格较低廉的工业设备，并不主动考虑智能化的问题。

而工业设备一旦维护不善，不仅会导致生产效率降低，计划之外的生产中断更是会对企业造成巨大的经济损失。

虽然部分企业已经开始安排相关人员对工业设备进行定期人工检修及保养，但人为检测并非 100％ 可靠——维修人员只能排查已经出现的问题，对于部分设备的细微变化并不能第一时间发现并修复。

针对这一问题，硕橙（厦门）科技有限公司（以下简称「硕橙科技」）所推出的“机器听诊大师”则可以完美地解决。据悉，“机器听诊大师”已经成功应用于中冶赛迪、中国烟草、宝洁集团、宏发股份、德国艾默什水务等国内外知名企业。

二、听声辩“损”

成立于 2016 年的硕橙科技，在工业领域中并不算一个「新人」——据悉，硕橙科技的核心团队均毕业于清华大学工程系，在以往的工作中，大都从事机械无损检测、工业设备维护的研究工作，部分核心人员还曾参与中国首台球形托卡马克装置运行的研究，对机械故障原理极为熟悉。而总裁瞿千上更是历任德国 ABB 研发工程师、巴赫曼（大中华区）行业经理等职务。

｜硕橙科技总裁瞿千上

正是凭借多年来对工业领域的深耕，硕橙科技对工业用户的痛点十分了解，多年来潜心于设备噪声技术的研究，在 2017 年正式推出工业设备噪声监测系统“机器听诊大师”。

三、机器听诊大师

「其实噪声监测这项技术早在 2016 年以前就有。」硕橙科技总裁瞿千上说道，「但由于相关技术及设备问题，导致噪声监测存在严重的局限性，没办法应用到工业场景中。」

机器听诊难点

那么如何解决现有问题，并将声音与工业设备监测进行融合？

据瞿千上介绍，在常见的工业场景中，工业设备作业时会发出各式各样的声音，如果从设备物理本质出发，工业设备所发出的声音可分为两种：

一是机械摩擦所产生的谐波噪声；

二是机械碰撞产生的冲击噪声。

工业设备正常运行时，两种声音呈现出相互叠加、且保持平衡的状态；当噪音分量比例出现异常时，可以作为设备故障的标志。

采用硕橙科技“机器听诊大师”系统，用户可将橙盒部署在工业设备周边，无需嵌入设备，改变设备原有的构造。当设备运转时，橙盒会自动收集机器发出的噪声，通过前置在橙盒的算法，将噪声数据转化为基础特征值，并上传至云端服务器，再通过 AI 算法进行识别和分析，判断设备运行的状况，并将数据反馈给终端用户。

在这一过程中，设备一旦出现异常噪声，就会立刻被系统识别，并判断出故障类型，通过移动端、PC 端等多个平台，及时通知相关维护人员进行针对性维护。

但不同设备运行过程中发出的噪声并不相同，如何对不同类型的声音进行区分，并标识出异常零部件，成为其中最困难的部分。

1、设备故障样本难以采集：工业设备在运行过程中会出现各种问题，如果要大量采集数据，则必须对每一个品牌的每一款产品发生的每一个故障噪声进行收集，这一行为将耗费大量金钱和时间成本；

2、样本一致性不高：每一款工业设备，在正常运行时的声音也会出现不同变化。

「基于我们自建的一套特征值体系，只需现场进行少量的测试，便可对故障模型进行训练，快速实现对不同工业设备噪声的识别及监测，有效避免落地应用过程中的这两大难题，可在短时间内针对不同的场景，实现规模化落地应用。」瞿千上说道。

机器听诊优势

同时，“机器听诊大师”系统也可为客户带来可观的经济效益：

1． 降低运维成本：合理安排维护时间及进度，大幅提高工业设备维护效率，延长设备寿命，高效协同工作，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：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；实现任意时间、地点对机械运行状态的实时监测，掌握设备健康发展趋势，更好地做出管理决策；优化工业领域整体生产运营效率，优化资源配置，进一步提升企业价值。

四、新基建，新赛道

随着新基建的开启，中国再次对制造业提出了更为严苛的要求——对于制造业而言，新基建带来的不仅仅是机遇，同时也对智能制造提出了新的要求和标准。

「我国制造业自动化程度已经非常高，但在智能化方面还略有欠缺。」瞿千上说道。

在瞿千上看来，制造业在数字孪生、流程监控、设备运维等多个方面，与其他工业大国相比，还停留在较为落后的阶段，今后我国工业制造也将迎来新的发展与变革。

「在这一新赛道上，图像识别、语音识别、噪声诊断等多种 AI 技术，将赋能制造业，帮助企业解决各类问题，实现降本增效。」瞿千上说道，「对于硕橙科技来说，等于搭上了顺风车。」

虽然噪声诊断属于人工智能应用的一个细分领域，但与图像识别、语音识别不同的是，噪声听诊无需过多的深度学习——其他 AI 技术为了在应用时提供更高精确度，通常需要经过数个月的深度学习，才能把产品应用在特定场景。对于硕橙科技的”机器听诊大师“系统而言，只需要经过短时间的机器学习，即可实现精准的分析、识别、判断及反馈。

随着全球各国工业 4.0 步伐的迈进，各大工业巨头联合软硬件企业共同打造出各类智能化工业设备——通过在工业设备中安装各类传感器，实现对工业设备的全方位运维。

「这种方式与我们并没有冲突。」瞿千上说道。

硕橙科技所监测的内容与顶级工业巨头的策略并不相同，甚至更高一级——通常传感器只有在工业设备已经出现质变的时候才能监测到问题，但实际上在这一过程中，工业设备已经有了长期的征兆和表现，这只有声音会有体现，传统传感器并不能有效地预测出相关变化。

硕橙科技“机器听诊大师”系统，则能从工业设备运行过程中的众多噪声中发现异常噪声，在第一时间进行异常预警，并通知维保人员对设备进行检修，有效避免工业设备因故障引起的停产等问题。

五、搭乘“新基建”快车，

打通“B+C”

「2－3 年内，在工业设备噪声检测领域我们没有竞争对手。」瞿千上说道。

「为什么说三年之内没人能成为硕橙科技的对手？」

「因为我们走过的坑，后来者也得一个个走。」瞿千上淡然地说道。

据了解，硕橙科技作为国内工业领域将 AI、机器学习与设备噪声分析相结合的高新技术企业，在市场中并没有出现明确的竞争对手。这一先行优势也使得硕橙科技在近几年的发展中，能够更加专注于技术和应用，帮助用户解决最根本的痛点问题。

当前，在新基建的推动下，中国工业自动化向智能化发展的趋势已经凸显，预测性维护等市场也将随之扩大。

据全球市场研究咨询公司 MarketsandMarkets 2020 年 6 月公布的数据显示，全球预测维护市场规模将从 2020 年的 40 亿美元增长到 2025 年的 123 亿美元，年均复合增长率为 25.2％。

在如此庞大的市场规模下，硕橙科技也将搭上新基建的快车，更好、更快地走向工业监测的新蓝海，为中国工业智能智造的发展，贡献自己的力量！

原文标题：硕橙科技：从机器听诊赛道切入，运用AI技术赋能制造业｜顺为系

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责任编辑：haq