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天泽智云的工业智能技术体系已经在风电、钢铁、电子制造、轨道交详情
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天泽智云的工业智能技术体系已经在风电、钢铁、电子制造、轨道交

   

  天泽智云技术研发副总裁金超认为,数据不应该是工业智能落地的一个起点,它的起点应该是用户的痛点或者有行业属性的工业场景。也就是说,不是所有的场景都可以用工业智能解决,也不是所有的数据都对工业建模有用。建模需要利用领域知识,同时一定对模型不断迭代,让它接近完美,这就要求对模型做全生命周期管理。

  算法是工业场景的抽象与固化。没有对行业机理的理解,这一过程很难落地。作为一家初创公司,天泽智云有这种行业积累吗?

  资料显示,天泽智云成立于2016年11月,是美国智能维护系统中心(IMS)技术孵化企业,团队以IMS机械工程博士为核心,具有19年以上专业经验和150个以上工业项目实践经验。19年间,IMS中心的合作伙伴涵盖了15个国家及地区的90多个世界知名企业,已成功申领多项重要发明专利,应用领域涉及能源、工业制造、交通运输、重型机械、微电子等行业。

  根据美国自然科学基金会(NSF)2012年对全美所有产学研合作实验室的贡献度调查中,IMS以其1:238的投入/收益比,位列NSF所有产学合作研究中心第一位。

  这意味着,天泽智云专业团队不仅具有系统的机械工程知识体系,更具有全球重大工业项目的实践经验。据介绍,天泽智云的团队来源由三个I组成,一个是IMS中心,代表工业算法成熟的历史积累,第二是IBM,平台技术中当年的黄埔军校,第三是NI(美国国家仪器),在边缘计算领域的领军企业。

  孙昕回忆,2016年天泽智云成立之时,从IMS中心毕业的团队成员已经在全球做了大量工业数据分析类的项目,而恰巧有很多项目是在中国落地生根的。其中有一个地标式的项目是中车青岛四方的高速列车故障预测与健康管理系统(PHM系统)。“工业是强国的脊梁。这个项目2018年在美国拿到了Intel物联网全球奖。让我们看到在强国脊梁中技术的价值,我们真的感受非常深。”

  但孙昕认为,工业的核心不是数据,而是模型,数据是客户的,真正有价值的是模型,模型的积累会颠覆很多商业模式,因为模型驱动APP,APP又驱动商业模式。所以,工业场景、工业知识的积累,既是一个漫长的过程,也是一条必经之路。

  所以,算法不是唯一,仅靠一个光鲜的算法不可能做成一个好的、伟大的企业。工业一定是系统工程。通过形成一个整建制的系统化、工程化的队伍,才能把算法的力量通过工程化能力变成产品交付出去。但这个过程很漫长。

  依托工业智能研发平台,天泽智云可以实现快速流程化、标准化、系统性地为客户交付可持续传承的工业企业智能解决方案。目前,天泽智云的工业智能技术体系已经在风电、钢铁、电子制造、轨道交通、焊接等行业落地应用。

  富士康项目总监徐文武介绍,富士康希望可以做到无忧生产,设备不仅可以高效的运作,亦不需要担心其稳定性及发生故障。通过应用天泽智云研发的刀具剩余寿命预测系统,不仅降低了60%的意外停机,节省了16%的刀具成本,更令良品率由99.4%提升至99.7%,真正帮助富士康实现无忧生产。

  “第一要懂哪些数据要采集?哪些是关键有效的数据?第二要懂加工的机理和工艺过程。第三这些数据采集之后,要懂得怎么去做数据的分析和建模。团队要有这些能力。通过四个月的努力,富士康刀具生命预测系统在两个厂区同步上线。”徐文武说。

  协合新能源的愿景是希望所有的风车转起来,所有人可以用到便宜的清洁能源。但由于风场和光伏电站多建在偏远地区,要实现这个愿景就必须对资产进行智能化管理和运营。“天泽智云的解决方案基于大数据平台,进行智能的数据分析服务,最终实现风场的智慧运营。”协合新能源执行董事尚笠在演讲中表示。

  对于工业智能与工业互联网的关系,天泽智云高级副总裁谢炯说:“工业智能是从工业互联网最终达到工业APP当中必经的途径,并且是很好的推手。”他表示,工业智能的发展需要与合作伙伴、客户、最终用户等多种角色,实现广泛和多样化的合作,从赋能物联网、赋能平台、赋能组织和赋能人才等方面,进行技术体系和能力的提升。只有与合作伙伴携手并进,才能在行业纵深创造并落地贴合业务的工业智能应用。

  2018年以来,工业互联网蓬勃兴起,并以网络、平台、安全三大要素囊括了工业数字化、网络化、智能化的所有解决之道,成为当前网络强国和制造强国的主要抓手之一。“工欲善其事,必先利其器。器欲尽其能,必先得其法。从互联网+到智能+,我们相信将+出一个新兴的改革之路,尤其针对制造业。我们坚信中国要走向强国,这是必经之路。”天泽智云CEO孙昕说。