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美林?jǐn)?shù)據(jù)
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美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司（簡(jiǎn)稱(chēng)：美林?jǐn)?shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國(guó)內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

用AI為設(shè)備“聽(tīng)診”，美林?jǐn)?shù)據(jù)助力“零故障”未來(lái)

2020-07-21 13:41:18 次
2019年，全球知名研究機(jī)構(gòu)IDC發(fā)布《中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)，2019》報(bào)告，憑借人工智能平臺(tái)（Tempo AI）的出色表現(xiàn)，美林?jǐn)?shù)據(jù)榮登機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)平臺(tái)領(lǐng)導(dǎo)者象限；2020年，IDC發(fā)布《中國(guó)人工智能軟件及應(yīng)用（2019下半年）跟蹤》報(bào)告，美林?jǐn)?shù)據(jù)再次閃耀中國(guó)人工智能市場(chǎng)，以11.2%的市場(chǎng)份額位居榜眼。
中國(guó)人工智能市場(chǎng)之機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)平臺(tái)主流供應(yīng)商
從與阿里、微軟、亞馬遜等科技巨頭并肩領(lǐng)導(dǎo)者象限，再到市場(chǎng)份額位列前三，美林?jǐn)?shù)據(jù)在機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)平臺(tái)市場(chǎng)中表現(xiàn)搶眼，尤其在幾大先行實(shí)踐AI的行業(yè)中更具顯著優(yōu)勢(shì)。深入業(yè)務(wù)場(chǎng)景，聚焦“客戶(hù)核心業(yè)務(wù)痛點(diǎn)”，致力制造企業(yè)AI應(yīng)用落地，這是美林?jǐn)?shù)據(jù)踐行人工智能在制造領(lǐng)域價(jià)值應(yīng)用的關(guān)鍵。
中國(guó)制造業(yè)AI投資市場(chǎng)
報(bào)告顯示，當(dāng)前在中國(guó)制造業(yè)AI投資市場(chǎng)上，“設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)”成為行業(yè)廠(chǎng)商的重要投資和布局方向。作為工業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能的典型應(yīng)用場(chǎng)景之一，設(shè)備故障診斷與預(yù)測(cè)性維護(hù)模式的深度應(yīng)用全面改善了企業(yè)的服務(wù)模式，降低了運(yùn)維成本。它顛覆了傳統(tǒng)的故障維護(hù)（事后維護(hù)，亡羊補(bǔ)牢）和定期維護(hù)（事先維護(hù)，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)基于時(shí)間、環(huán)境等因素定期維護(hù)）方式，以一種更科學(xué)、更高效的模式持續(xù)改善設(shè)備運(yùn)維績(jī)效。

案例一：監(jiān)測(cè)車(chē)輛6萬(wàn)臺(tái)，降低車(chē)輛故障率約45%

隨著對(duì)電動(dòng)汽車(chē)技術(shù)研究的深化，電動(dòng)汽車(chē)的應(yīng)用普及越來(lái)越成為可能，而制約電動(dòng)汽車(chē)發(fā)展的主要因素就是動(dòng)力電池的綜合性能。某車(chē)企目前使用的電池管理系統(tǒng)（BMS）由于其數(shù)據(jù)傳輸問(wèn)題、數(shù)據(jù)分析手段、數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景等約束，無(wú)法滿(mǎn)足電池設(shè)備綜合健康管理的要求。
在此背景下，美林?jǐn)?shù)據(jù)通過(guò)構(gòu)建一體化的電源產(chǎn)品遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測(cè)和運(yùn)維平臺(tái)，實(shí)時(shí)監(jiān)控車(chē)輛各類(lèi)運(yùn)行數(shù)據(jù)及位置，進(jìn)而第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)電池異常和故障隱患。與此同時(shí)，采集電源系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)及狀態(tài)信息，建立電源系統(tǒng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)而輔助產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化和電池退役后的梯級(jí)應(yīng)用。
平臺(tái)現(xiàn)接入車(chē)輛6萬(wàn)臺(tái)，并可滿(mǎn)足未來(lái)5-10年的數(shù)據(jù)管理需求；平臺(tái)運(yùn)行后，車(chē)輛總體故障率下降45%，維修響應(yīng)及時(shí)性得到全面提升。
設(shè)備故障預(yù)測(cè)

方案詳情：
  • 通過(guò)采集電源系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)及狀態(tài)信息，建立電源系統(tǒng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù)，掌握電源系統(tǒng)全壽命周期內(nèi)的電池性能變化情況。通過(guò)對(duì)不同技術(shù)狀態(tài)下的性能進(jìn)行對(duì)比分析與信息挖掘，為后續(xù)技術(shù)路線(xiàn)改進(jìn)提供科學(xué)依據(jù)；通過(guò)分析產(chǎn)品溫升數(shù)據(jù)，為設(shè)計(jì)研發(fā)高充電倍率電源系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支撐。
  • 通過(guò)TempoAI的場(chǎng)景建模對(duì)電池使用歷史數(shù)據(jù)和使用過(guò)程情況進(jìn)行挖掘分析，實(shí)現(xiàn)電池狀態(tài)評(píng)判和壽命預(yù)測(cè)，保障電池梯級(jí)利用過(guò)程中的安全、可靠和價(jià)值最大化。
  • 通過(guò)構(gòu)建電源產(chǎn)品遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測(cè)和運(yùn)維平臺(tái)，實(shí)時(shí)監(jiān)控運(yùn)行數(shù)據(jù)及車(chē)輛位置，方便第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)異常，提供更快捷的現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)（故障定位+維修策略推薦）；提前發(fā)現(xiàn)安全隱患并采取有效的預(yù)警措施，防患于未然。

案例二：故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度超過(guò)90%，設(shè)備故障率降低30%以上

變壓器作為電力系統(tǒng)的重要設(shè)備，其狀態(tài)好壞直接影響著電力系統(tǒng)的安全可靠運(yùn)行。變壓器故障早期診斷的最佳方法主要是油中溶解氣體分析法（DGA）。變壓器設(shè)備在發(fā)生故障前,其內(nèi)部會(huì)析出多種氣體并溶解于變壓器油中，溶解氣體的含量和故障類(lèi)型有著密切關(guān)聯(lián)。目前的變壓器油色譜濃度狀態(tài)監(jiān)測(cè)裝置，主要是對(duì)于油色譜濃度狀態(tài)的監(jiān)測(cè)，無(wú)法基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)故障前兆分析。
基于TempoAI場(chǎng)景建模功能，對(duì)變壓器故障時(shí)產(chǎn)生的H2、CH4、C2H6、C2H4、C2H2等特征氣體含量進(jìn)行深度挖掘分析，構(gòu)建變壓器故障預(yù)測(cè)模型；探索變壓器故障類(lèi)型與油中溶解氣體含量的關(guān)聯(lián)機(jī)理和規(guī)律，從而利用油中特征氣體的特點(diǎn)及時(shí)發(fā)現(xiàn)變壓器內(nèi)部的潛伏故障。
模型整體故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度超過(guò)90%，全面提升了變壓器設(shè)備的維護(hù)及時(shí)性；設(shè)備故障率降低30%以上，極大減少了由于停機(jī)造成的生產(chǎn)浪費(fèi)。
變壓器故障智能診斷模型
方案詳情:
  • 變壓器油色譜濃度預(yù)測(cè)：基于灰色關(guān)聯(lián)分析和支持向量機(jī)算法的變壓器設(shè)備油中溶解特征氣體濃度預(yù)測(cè)方法，輸入基于支持向量機(jī)算法的變壓器油中溶解氣體濃度預(yù)測(cè)模型，得到預(yù)測(cè)目標(biāo)特征氣體未來(lái)三日的油中溶解濃度。
  • 變壓器油色譜故障智能診斷分析模型：基于變壓器歷史油色譜故障案例庫(kù)，利用C5.0決策樹(shù)分類(lèi)算法進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，構(gòu)建基于油色譜的變壓器故障智能診斷分析模型。利用狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集的變壓器油色譜特征氣體作為輸入變量，以分析模型為載體，實(shí)現(xiàn)對(duì)變壓器故障的智能診斷。
  • 系統(tǒng)集成：實(shí)現(xiàn)了變壓器智能運(yùn)維系統(tǒng)與Tempo平臺(tái)在線(xiàn)分析模塊單點(diǎn)登錄、與故障分析預(yù)測(cè)模塊單點(diǎn)登錄與應(yīng)用。

案例三：設(shè)備智能診斷成為遠(yuǎn)程運(yùn)維新模式

核能作為一種“綠色”能源，系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行直接關(guān)系到社會(huì)乃至國(guó)家利益。隨著核電在運(yùn)機(jī)組的增加，核電站對(duì)于運(yùn)維數(shù)據(jù)的及時(shí)分析服務(wù)和安全監(jiān)管的需求日益明顯。由于核電站內(nèi)部環(huán)境的特殊性，工作人員不能直接進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)境現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行運(yùn)行狀況巡檢及故障排查，因此需要構(gòu)建遠(yuǎn)程監(jiān)控與智能診斷平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)機(jī)組故障快速診斷與閉環(huán)反饋，保證機(jī)組安全、可靠、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。
針對(duì)核電站關(guān)鍵核心設(shè)備故障診斷業(yè)務(wù)特點(diǎn)及問(wèn)題，美林?jǐn)?shù)據(jù)利用大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)構(gòu)建反應(yīng)堆遠(yuǎn)程監(jiān)控與智能診斷平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行原始數(shù)據(jù)、輔助診斷文件、健康狀態(tài)、特征數(shù)據(jù)、診斷結(jié)果、分析報(bào)告等統(tǒng)一管理，支持關(guān)聯(lián)追溯查詢(xún)、上傳下載及全面診斷分析。
該方案以最低成本、最快響應(yīng)、最全面分析的方式對(duì)各核電站的狀態(tài)監(jiān)視、定性定量故障診斷及變化趨勢(shì)進(jìn)行追蹤和反饋閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)了故障現(xiàn)場(chǎng)會(huì)診到遠(yuǎn)程智能診斷的轉(zhuǎn)變，是核電信息化、智能化的典型示范。
 核電站關(guān)鍵設(shè)備診斷
方案詳情：
  • 建立電站機(jī)組設(shè)備健康履歷：基于電站、機(jī)組、設(shè)備進(jìn)行原始運(yùn)行數(shù)據(jù)及輔助診斷文件的統(tǒng)一管理，支持海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)應(yīng)用；實(shí)現(xiàn)設(shè)備健康狀態(tài)、特征數(shù)據(jù)、診斷結(jié)果、分析報(bào)告的關(guān)聯(lián)管理及追溯，支撐設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控及故障診斷。
  • 實(shí)現(xiàn)設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)和統(tǒng)計(jì)，支撐遠(yuǎn)程會(huì)診：設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸狀態(tài)及運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)；設(shè)備總體情況監(jiān)測(cè)及統(tǒng)計(jì)，通過(guò)對(duì)比某特性的時(shí)間分布，對(duì)共性問(wèn)題進(jìn)行深度分析。
  • 基于TempoAI實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障及時(shí)診斷評(píng)價(jià)及反饋：實(shí)現(xiàn)松脫、振動(dòng)、主泵泄漏多類(lèi)設(shè)備故障的診斷模型構(gòu)建，全面提升了故障診斷的效率與準(zhǔn)確性，為排故與系統(tǒng)預(yù)警發(fā)揮價(jià)值；并實(shí)現(xiàn)了診斷任務(wù)跟蹤、狀態(tài)自動(dòng)更新與及時(shí)通知等功能。
  • 設(shè)備診斷知識(shí)積累和算法自定義開(kāi)發(fā)：平臺(tái)支持算法自定義擴(kuò)展，支持python、Scala、java、R、SQL等語(yǔ)言的擴(kuò)展；提供便捷的算法升級(jí)、模型構(gòu)建、應(yīng)用服務(wù)發(fā)布部署等功能，為企業(yè)實(shí)現(xiàn)更精確的狀態(tài)診斷及預(yù)測(cè)和更科學(xué)的運(yùn)維管理提供擴(kuò)展應(yīng)用平臺(tái)。

預(yù)測(cè)性維護(hù)，是制造業(yè)向著智能化、數(shù)字化方向轉(zhuǎn)型升級(jí)必須跨過(guò)的一道關(guān)口。從航空、航天、核電、船舶等高端裝備行業(yè)，到鋼鐵、化工、家電、汽車(chē)等領(lǐng)域，隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的逐步推進(jìn)和成熟，預(yù)測(cè)性維護(hù)早已“飛入尋常百姓家”，并為企業(yè)帶來(lái)極大的實(shí)際效益。
預(yù)測(cè)性維護(hù)帶來(lái)的實(shí)質(zhì)價(jià)值，即降本、增效、安全，不言而喻。在《2019-2024年預(yù)測(cè)維護(hù)市場(chǎng)報(bào)告》中，IoT Analytics公司統(tǒng)計(jì)，2018年全球預(yù)測(cè)維護(hù)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)33億美元，預(yù)計(jì)到2024年，達(dá)到235億美元，其復(fù)合年增長(zhǎng)率將超過(guò)39%，成為工業(yè)4.0落地的最短路徑。工業(yè)智能運(yùn)維的風(fēng)口，AI+Know-How（行業(yè)秘訣）或成關(guān)鍵。作為工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)軍企業(yè)，這也是美林?jǐn)?shù)據(jù)在這一領(lǐng)域發(fā)力的優(yōu)勢(shì)所在。
 
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