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看见新力量NO.89|专访湃方科技CEO武通达:芯系制造,提供工业设备智能物联系统性解决方案

导语:工业场景相对来说更为复杂,数据量庞大,需要在端侧具有强计算能力,对数据进行早期处理,使得后续应用流畅运转。

  第八十九期《看见新力量》采访了在第七届“创客中国”北京市中小企业创新创业大赛暨“创客北京2022”创新创业大赛专项赛——阿里云IoT•“边缘计算+AI”应用场景创新大赛中,荣获全国20强奖项得主——湃方科技(北京)有限公司CEO武通达,一起了解他们打造的工业设备智能物联系统性解决方案。

  湃方科技成立于2018年,是一家专注于工业设备智能化的高新技术企业,为设备制造商提供完整的设备智能化升级解决方案。

  从实验室出发为工业用户提供全栈式的设备智能化服务

  “我们是非常典型的科技成果转化项目,我和我的导师刘勇攀教授共同创立了湃方科技,初心是将清华实验室的先进技术向产业界孵化和转化。”

  据了解,武通达在实验室一直从事互联网和低功耗芯片相关的研究。在公司创立前,武通达花费大约2年的时间在市场上探索低功耗的AI计算技术在哪些场景下发挥作用。2018年湃方科技成立后,他希望将实验室最核心的成果,包括人工智能芯片技术、算法技术和物联网技术相结合应用到实际场景中。

  湃方科技的工业设备智能化解决方案包括:基于边缘计算的智能物联终端、人工智能算法引擎、智能工业设备管理云平台,可以有效地解决用户设备数据采集、智能分析、高效管理以及精准决策的需求,为工业用户提供全栈式的设备智能化服务。

  目前公司已在设备制造、煤炭采矿、石油石化、钢铁冶金等诸多行业服务超过100家国内外知名企业。与前后装企业如中国石油、中国石化、中国海油、哈电集团、山东章鼓等建立合作关系。

  “电机、泵、风机等典型的旋转类设备在重工业领域具有关键性作用。近两年备受关注的能源行业、采矿行业等十分依赖于重型工业装备的流畅运转,但是目前阶段,工厂对这些设备的运维管理相对比较粗糙。一旦设备出现了异常故障会导致长时间的停机和大范围的检修,造成用户巨大损失。”武通达说道,“我们从工业设备入手,推出智能设备状态监测系统,通过物联网的手段去收集分析,预测它的运行状态,提前预警故障,帮助工厂实现安全可靠的运行。”

  自研人工智能芯片技术以及配套算法技术端-云协同处理让数据分析更深入

  武通达认为工业设备运维面临一个难题,企业需要通过先进技术获取数据并及时分析得到有效结论,但传统传感系统只能负责收集数据,对数据的分析和处理能力都非常薄弱。“2018年我们拜访了诸多工厂,发现很多企业已经尝试部署一些传感系统,但是并没有正常运行。收集的数据不仅没有提升业务效率,还给企业带来了管理和维护的负担。”

  针对二者产生的矛盾,湃方科技将自主研发的人工智能芯片技术以及配套的算法技术应用于传感网络中,成功将采集与分析在端侧融为一体,为企业提供有效的建议,大大降低了设备管理和维护时间。

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  在实验室阶段,武通达团队一直在探索传感器这种小型硬件在有限资源下如何更大限度的进行数据早期处理和分析。武通达说道:“端侧的传感器采集量大,但是端侧没有计算能力。由于数据量大导致整个系统链路维护难。但通过我们自研的人工智能芯片技术,在传感器端侧既进行数据智能分析处理,设备异常响应更快,传感器功耗更低。”

  高效率、低成本部署流程+全生命周期闭环运维服务

  在对安全性高要求的油田、化工等行业,生产环境易出现可燃性气体,传统设备监测往往需要部署网关等一系列产品,还现场施工不仅要经过严格考核和审批,还必须等待大型工厂的一年一修的检修期,导致系统部署时间周期长。湃方科技将复杂的有线传感器所需基站功能都集成到一个比水杯还小的传感模块中,设备防水、防爆,不需要部署网关中继及接电,更不需要在设备上进行钻孔和原环境的破环。实现了上午实地为企业介绍产品,下午即可完成所有产品部署的高效率、低成本部署流程。

  “数据如果不进行分析终究只是一串数字,对于企业而言是没有价值的。”武通达表示通过湃方科技的智能设备状态监测系统,可以对设备的健康状态进行评估、提前预警故障问题。

  煤炭行业的企业,工作环境恶劣,设备损坏率高。过去几年湃方科技为客户预警了上百次故障问题,挽回了小则几十万,多则几百万的损失。

  湃方科技的智能设备状态监测系统能够分析现场设备的运行状态,包括启停机状态、故障定位等。对一些频繁启停并不连续运行的设备,可以监测启停时间点是否合理,工作周期是否与客户预期的周期相匹配,帮助企业灵活地协调、配置、调度设备。

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  湃方科技围绕着设备运行状态可视化监测、精密诊断及故障预警,为工业企业提供设备智能化全生命周期管理完整解决方案。

  研发型转工程型思维解决工业设备场景难题

  传统标准的阈值判断方法不适用于所有工业现场,为找出更加精准的设备故障判断方法湃方科技与设备制造企业及研发机构合作,通过破坏性试验的方式收集了庞大的设备故障数据库,在行业中十分少见,这是由于工业场景中设备出现故障属于低频次高损失事件,收集故障数据的难度系数非常高。同时,针对不同场景存在变化的特性,嵌入自学习体系,一机一模型,精准适应当前环境状况。

  湃方科技目前技术团达四十余人。以产品和技术驱动为中心的团队在从实验室到产业落地的场景转变中遇到了不小的困难。

  “早期,我们对产品的理解相对简单,认为只要把高效的边缘计算技术应用于现有的传感器里即可,但真正投入市场后发生了许多不适配的情况,比如低估了现场复杂环境导致通信不稳定、数据丢失等问题。在吸取经验后,我们重新调整了更严密精细的产品计划。”武通达表示做研发是将一个点做透,但做工业产品则需要面面俱到,团队的研发思路也经历了重大的洗礼。

  从研发型转工程型思维,湃方科技逐步形成了更加适用工业场景的完整解决方案。武通达说道:“最初平台建设就是基于阿里云体系,这套应用于工业设备场景的软件系统,让数据在系统流转的过程中产生价值。”

  除此之外,武通达还提到湃方科技接触了阿里云平台的诸多技术板块,并参与了第七届“创客中国”北京市中小企业创新创业大赛暨“创客北京2022”创新创业大赛专项赛——阿里云IoT•“边缘计算+AI”应用场景创新大赛。“目前湃方科技正主力使用人工智能板块,云计算服务板块以及物联体系板块。同时,我们也持续关注创新中心的相关资讯,在参与由阿里云创新中心举办的大赛期间接触了许多同行业创业者们,提供了很好的交流机会。”


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张娅楠
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