发起于清华大学电子系,并注册在在清华大学天津电子信息研究院的联智科技公司,近期完成Pre-A轮融资,融资额数千万。
联智科技立足于工业设备智慧运维赛道,主要诊断电机、泵、风机等故障率极低的设备。目前,核心技术已被成功运用在以能源行业、钢铁行业、制造行业为主的大型生产系统、以动力生产行业为主的机械制造的复杂生产系统。
联智科技创始人兼CEO刘晓鹏表示,工业智能运维风口已起,需求被进一步确认。但同时,2020年将会出现更多的预测性维护公司,竞争压力也将显现。
“工业智能运维在2019年起了一个小的风口,这得益于各项周边技术和基础技术的完善和飞速发展。但国内很多传统行业中,预测性维护的渗透率还很低,甚至很多传感器都没有装过。纵观过去一年,还是一个教育市场和说服客户的过程。”
如何教育市场和说服客户?
刘晓鹏给出了两种解决方案:首先是向客户说明,预测性维护带来的实质性价值,即降本、增效、安全;其次是通过一些POC和盲测,从效果上说服客户。
降本很好理解,就是从设备本身价值、运维人员成本和备件及现金流压力上入手,提供自动化预测性维护,有效释放工厂压力。增效则主要是减少停产时间和减少低效生产时间。
与此同时,随着AI技术迅猛发展,刘晓鹏认为,最重要是在行业知识和行业数据方面实现技术落地。以振动、声音、电压、电流、温度、湿度等信号为核心的设备运维领域不同于其他领域,这些设备可靠性高、故障率非常低,如果完全凭借AI算法进行训练,缺乏大量的数据样本。
“所以我们认为AI和行业Know-How(行业秘诀)的结合在这一领域至关重要,这也是联智科技选择在这一领域发力的优势所在。”
2020年,工业智能运维将会遇到哪些机遇与挑战?
“由于需求正在被进一步确认,今年可能会出现更多预测性维护的初创公司。但资本环境不容乐观,融资难度将进一步加大。”刘晓鹏认为,对于技术和客户壁垒的头部企业来说,这不失为发展的好时机。
他表示,目前市面上在做工业智能运维的企业,主要发力方向分为常见故障和非常见故障。联智科技、硕橙科技等人工智能企业属于非常见故障赛道,监测的设备都是大型可靠性设备,数据样本有限。虽然自学性和可复制性比较好,但是准确率和误报率数据比较粗糙。
基于此,联智科技在未来规划上,首要是深扎预测性维护服务,建立两项核心技术壁垒,包括以电机为核心的能源动力包的机理模型和优质的深度学习算法技术。同时,重点布局预测性维护的客户和监测点位。在建立技术壁垒、客户壁垒之后,再考虑向前装客户提供服务,跟保险行业形成合作,并为后装市场提供一些企业管理、人员管理、设备管理等相关的服务。
刘晓鹏透露,2020年联智将推出预测性维护3.0系统,主打无线、低功耗、预测高准确性低误报率。
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