“2－3年內(nèi)，在工業(yè)設備噪聲檢測領域我們沒有競爭對手�！贝T橙（廈門）科技有限公司總裁瞿千上說道。

“為什么說2－3年內(nèi)沒人能成為碩橙科技的對手？”

“因為我們走過的坑，后來者也得一個個走�！宾那�上淡然地說道。

中國智造發(fā)展的“攔路虎”

2015年，中國國務院正式印發(fā)《中國制造2025》，其目的在于改變現(xiàn)有中國制造業(yè)的各類弊端，從而實現(xiàn)“制造”向“智造”邁進。2016年，工信部和財政部也頒布了《智能制造發(fā)展規(guī)劃（2016－2020）》，計劃在2020年實現(xiàn)智能制造技術與裝備方面的突破。

據(jù)相關數(shù)據(jù)顯示，在如此大規(guī)模政策的推動下，我國工業(yè)市場規(guī)模將在2020年年底達到2000億元。但值得注意的是，在我國大力推動工業(yè)發(fā)展的同時，工業(yè)設備的維護，卻是最容易被忽視的一環(huán)。

據(jù)OFweek維科網(wǎng)了解，目前我國工業(yè)設備用戶存在兩大問題：

1、缺乏養(yǎng)護意識：對工業(yè)設備要求長時間運作，但并不會主動對設備進行維修及保養(yǎng)；

2、在乎價格：為解決當下問題，購買價格較低廉的工業(yè)設備，并不主動考慮智能化的問題。

而工業(yè)設備一旦維護不善，不僅會導致生產(chǎn)效率降低，計劃之外的生產(chǎn)中斷更是會對企業(yè)造成巨大的經(jīng)濟損失。

雖然部分企業(yè)已經(jīng)開始安排相關人員對工業(yè)設備進行定期人工檢修及保養(yǎng)，但人為檢測并非100％可靠——維修人員只能排查已經(jīng)出現(xiàn)的問題，對于部分設備的細微變化并不能第一時間發(fā)現(xiàn)并修復。

針對這一問題，碩橙（廈門）科技有限公司（以下簡稱“碩橙科技”）所推出的“機器聽診大師”則可以完美地解決。據(jù)悉，“機器聽診大師”已經(jīng)成功應用于中冶賽迪、中國煙草、寶潔集團、宏發(fā)股份、德國艾默什水務等國內(nèi)外知名企業(yè)。

聽聲辨“損”

成立于2016年的碩橙科技，在工業(yè)領域中并不算一個“新人”——據(jù)悉，碩橙科技的核心團隊均畢業(yè)于清華大學工程系，在以往的工作中，大都從事機械無損檢測、工業(yè)設備維護的研究工作，部分核心人員還曾參與中國首臺球形托卡馬克裝置運行的研究，對機械故障原理極為熟悉。而總裁瞿千上更是歷任德國ABB研發(fā)工程師、巴赫曼（大中華區(qū)）行業(yè)經(jīng)理等職務。

碩橙科技總裁瞿千上 ｜ 圖片來源：碩橙科技

正是憑借多年來對工業(yè)領域的深耕，碩橙科技對工業(yè)用戶的痛點十分了解，多年來潛心于設備噪聲技術的研究，在2017年正式推出工業(yè)設備噪聲監(jiān)測系統(tǒng)“機器聽診大師”。

圖片來源：碩橙科技

機器聽診大師

“其實噪聲監(jiān)測這項技術早在2016年以前就有�！贝T橙科技總裁瞿千上說道，“但由于相關技術及設備問題，導致噪聲監(jiān)測存在嚴重的局限性，沒辦法應用到工業(yè)場景中�！�

那么如何解決現(xiàn)有問題，并將聲音與工業(yè)設備監(jiān)測進行融合？

據(jù)瞿千上介紹，在常見的工業(yè)場景中，工業(yè)設備作業(yè)時會發(fā)出各式各樣的聲音，如果從設備物理本質(zhì)出發(fā)，工業(yè)設備所發(fā)出的聲音可分為兩種：一是機械摩擦所產(chǎn)生的諧波噪聲；二是機械碰撞產(chǎn)生的沖擊噪聲。

工業(yè)設備正常運行時，兩種聲音呈現(xiàn)出相互疊加、且保持平衡的狀態(tài)；當噪音分量比例出現(xiàn)異常時，可以作為設備故障的標志。

采用碩橙科技“機器聽診大師”系統(tǒng)，用戶可將橙盒部署在工業(yè)設備周邊，而無需嵌入設備，改變設備原有的構造。當設備運轉時，橙盒會自動收集機器發(fā)出的噪聲，通過前置在橙盒的算法，將噪聲數(shù)據(jù)轉化為基礎特征值，并上傳至云端服務器，再通過AI算法進行識別和分析，判斷設備運行的狀況，并將數(shù)據(jù)反饋給終端用戶。

圖片來源：碩橙科技

在這一過程中，設備一旦出現(xiàn)異常噪聲，就會立刻被系統(tǒng)識別，并判斷出故障類型，通過移動端、PC端等多個平臺，及時通知相關維護人員進行針對性維護。

但不同設備運行過程中發(fā)出的噪聲并不相同，如何對不同類型的聲音進行區(qū)分，并標識出異常零部件，成為其中最困難的部分。

1、設備故障樣本難以采集：工業(yè)設備在運行過程中會出現(xiàn)各種問題，如果要大量采集數(shù)據(jù)，則必須對每一個品牌的每一款產(chǎn)品發(fā)生的每一個故障噪聲進行收集，這一行為將耗費大量金錢和時間成本；

2、樣本一致性不高：每一款工業(yè)設備，在正常運行時的聲音也會出現(xiàn)不同變化。

“基于我們自建的一套特征值體系，只需現(xiàn)場進行少量的測試，便可對故障模型進行訓練，快速實現(xiàn)對不同工業(yè)設備噪聲的識別及監(jiān)測，有效避免落地應用過程中的這兩大難題，可在短時間內(nèi)針對不同的場景，實現(xiàn)規(guī)模化落地應用。”瞿千上說道。

機器聽診大師軟件端界面｜ 圖片來源：碩橙科技

同時，“機器聽診大師”系統(tǒng)也可為客戶帶來可觀的經(jīng)濟效益：

1． 降低運維成本：合理安排維護時間及進度，大幅提高工業(yè)設備維護效率，延長設備壽命，高效的協(xié)同工作處理故障；優(yōu)化備件采購，制定最佳的維護策略，實現(xiàn)可靠性、高性能和低成本的平衡，提高客戶應對市場價格和成本波動的能力；減少停機時間，通過故障預判減少非計劃停機造成的損失，降低生產(chǎn)成本，提高工作效率。

2． 提高生產(chǎn)效率：實時監(jiān)測設備生產(chǎn)，收集、處理、分析產(chǎn)量數(shù)據(jù)并反饋給客戶，幫助客戶及時進行生產(chǎn)調(diào)整，提高生產(chǎn)率；為客戶實現(xiàn)任意時間、地點對機械運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測，掌握設備健康發(fā)展趨勢，更好地做出管理決策；優(yōu)化工業(yè)領域整體生產(chǎn)運營效率，優(yōu)化資源配置，進一步提升企業(yè)價值。