Gengyun IoT launches "Equipment Health Cloud" to use artificial intelligence to realize intelligent maintenance of industrial equipment

针对传统工业设备成本高、效率低的人工停机、定期故障排查方式，随着工业物联网和大数据的发展，近年来国内外出现了一些从事设备智能维护系统的公司。基于大数据分析和机器学习的设备管理系统，能够帮助工厂设备实现实时检测以及故障诊断和预测，从而降低事故发生率和停机成本，并且提高产能、节约能耗。

目前，初创公司耕云物联就是在做这样的事情。耕耘物联推出“设备健康云”，可以利用大数据分析帮助工业设备进行智能维护。“设备健康云”系统从2016年12月正式上线，目前在长三角区域进行试点推广。主要产品为基于云端的物联网SaaS平台，为用户提供设备管理、通信管理、自动售后、支付管理、运营管理和配置管理等物联网软件服务。

技术方面，“设备健康云”主要运用机器学习算法和大数据对工业设备进行实时物联网监测。其产品主要分为数据采集、云端以及App几个部分。其将传感器产生的各种数据上传至设备健康云，在云端利用机器学习算法和大数据进行诊断分析，最终确定工业设备运行状况，实时（秒级、分钟级）提醒设备保养与维护工作；提高设备养护效率，降低设备故障带来的经济损失；优化设备生命周期。耕云物联表示，“设备健康云”对故障预测的准确性最高可达70%-80%，通过远程诊断、远程物联的方式对工业设备进行检测。以风电行业为例，众多的风机分布广泛，传统的定期维护保养时间和人力成本大大升高，通过设备健康云平台，将风机各个节点安装传感器并连接至云平台，在平台上对上传的数据进行分析，生产商和运维人员可以实时查看运行参数及检修记录等，有助于维修人员高效准确维修保养风机，可降低维修成本25%左右。对数控机床来说，健康云的引入可使其减少停机检查对整个生产线生产的影响，可提提高产能2.5%左右，减少故障率达30%。

市场推广方面，公司总部位于苏州，目前处于试点推广阶段。目前已经与友达光电， 龙腾光电，南高齿，常熟开关厂等7个厂家达成相关意向合作，其中部分客户已经商用，公司得到了较好的反馈。团队表示，今年计划主要在长三角地区进行推广，明年会在全国拓展分销渠道，通过展会和用户口碑等方式进行推广。

团队目前有10人，其中研发人员5人，目前已经完成第一批技术人才储备，研发人员包括来自华为工业物联网领域、前Intel从事大数据研发以及来自PTC有良好工业设备和机器基础的人员。谈到产品研发的难点时，耕云物联表示，产品的特性决定了需要团队不仅要对机器设备有相当了解，也要具备各行业的专业知识，基于此，只有具有工业、物联网和大数据等多学科融合的研发背景，才能在产品技术和准确性方面有所突破。

耕云物联表示，目前该行业处于初级阶段，国外发展比国内稍早，但由于大数据、云计算以及物联网技术的普及给该领域创业公司带来很好的发展机会。国外大公司，GE开发的GE Predix 能捕捉机器的海量数据，进行分析和管理，做到对机器的实时监测、调整和优化，提升运营效率，今年3月14日GE与中国电信签署合作协议，进入中国市场。美国初创公司Uptake也是该领域热门公司，用AI检测设备，开发各大行业的分析与预测软件后台服务平台，2015年打败Slack和优步成为年度最热门初创公司，今年年初以20亿美元的估值获4000万美元C轮融资。国内来说，之前36氪报道的智擎也是一家从事设备故障预测的初创公司，研发通用的故障预警模型，利用机器学习处理数据，预测设备可能出现的问题。另外，成立于2015年的上海星铂数据也是一家基于工业设备大数据，提供设备数据服务。