隨著先進制造業越發重視運維工作，過去傳統的備品備件購買以及定期維護已經過時，通過工業互聯網和人工智能等技術賦能的數字化運維方案可以預測設備癥結，降低企業過去不可避免的停機損失，帶起了智能制造革命新課題。此外，由于自動化生產過程中的設備亞健康所帶來的生產損耗、次品率的提升為客戶生產和質量管理帶來了新的挑戰。

當前，制造業正面臨轉型大考，其戰略部署、執行決策無一不存在挑戰。行業內制造商多數在推進智能工廠建設，將智能監控傳感器配置到工廠之中，形成可實時感知的透明工廠，流動的數據使得工廠的可控性和安全性更上一個階層。

與傳統制造業相比，智能制造更加突出設備的智能性、綜合性、靈敏性與交互性的特點，這對設備工作的連續性要求越來越高，突發的故障停機會影響生產連續性，降低生產效率和產品品質。作為提高設備使用階段可靠性的重要手段，智能制造對設備的維護提出了較高的要求。

對于企業而言，不得不面對的現實問題是，運維水平與運維成本水漲船高。面對這一核心痛點，以智擎信息為代表的工業物聯網 SaaS 服務商紛紛入場，從大型設備維護切入，將預測性維護的鎧甲武裝至工廠，其與微軟合力鍛造的“端+云”技術架構體系，以智策物聯、智策算法套件、智策分析等服務架構幫助企業改造輕量級、可拓展的感知物聯，進而推進預測性維護，構建數字工廠。

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從基礎到應用，微軟與智擎的接力賽

當前，設備維修經歷了事后維護（被動型維護）、定期維護（周期性維護），現已發展到預測性維護階段（主動性維護）。預測性維護是通過傳感技術在線監測設備運行狀態，并在早期故障診斷的基礎上通過預測模型估計故障發展趨勢或設備健康度來安排維修活動。預測性維護能夠利用集成的智能機器與設備的數據綜合分析、預測故障發生的時間和位置，最大化零件工作效率，減少不必要的停產。在大多數情況下，預測性維護是最具效率的維護策略。

以風電行業為例，設備運維成本約占整個風電資產生命周期成本的15%－20%，預計到2022年中國風電場運維費用將增至年均200億元。對于此類設備工作環境惡劣、價格高昂的產業，一旦設備發生故障，企業不得不停機停產承擔巨大的經濟和產能損失。因此，監測設備日常運行的健康狀態尤為重要。

智擎信息自2014年入局制造業運維優化以來，從風力發電等大型裝備運維切入，借助傳感器、云計算、IoT 和機器學習技術，用數據和算法幫助生產制造業企業降低設備故障頻次，縮短產品生產周期、優化質量、降低能耗、使制造流程可視化。

隨著業務的不斷推進，智擎信息發現，不同客戶的需求不同，對算力的要求并非保持都是峰值。而每個客戶技術迭代時間比較集中，每個季度有1-2次，因此，采用更為靈活、彈性的算力支持對于智擎信息自身和客戶都是節約成本的必要手段。此外，彼時的智擎信息約有50%的精力投入到算法框架層面的二次開發和復檢工作，占用了算法工程師可用于專注公式推導、函數推導等算法本身的工作，拉長了項目交付周期。

因此，專注于 IoT 及場景應用層的智擎信息與深扎于基礎層的微軟技術架構十分契合。智擎信息將自身應用端技術能力、行業優化方案、算法層認知與微軟的標準化的云技術、PaaS 服務等相結合，采用微軟 IoT Edge、IoT Hub、Azure Digital Twins（ADT）、Functions、App Service 等服務為提升節點和算力調節靈活性搭建了新型基座，釋放在基礎類研發的任務壓力，加速智擎信息打造算法、應用層的技術護城河。對于客戶而言，將 Azure 能力作為 IoT 和數據分析和應用入口，建立數據中心等數字化基礎設施時的成本與部署周期將大幅縮減。

進一步而言，雙方通力對行業輸出的解決方案達到了精細化管理的另一個維度。不需要大規模的研究能力和產線迭代，在盡可能少改造產線本身的前提下，讓客戶充分享受數字化管理的成果，達到較好的投入產出比，幫助客戶打造降本增效的示范性案例，以供復制和推廣。如今，智擎信息的客戶已從新能源設備廠商拓展至快銷日化、食品加工、3C 電子、表計、半導體等行業，軟硬結合的全數據管理優勢讓其從設備運維走向工廠產線。據統計，智擎信息的解決方案幫助客戶減少人工工時40%，事故頻次下降28%，次品率下降18%。

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新能源行業渴望釋放數據力量

保證設備健康可持續地運行，減少風險和故障的發生，是每個企業運營管理的重要目標，對于擁有高價值設備的企業尤為重要——智擎信息早期入局的大型裝備行業設備運行運維即是如此。彼時，智擎信息聚焦 IoT 算法層面，從應用狀態出發，以設備的壓力、溫度等數百種狀態數據為基礎分析設備的運行狀態，做出設備的生命周期等分析和預測性運維。

以風力發電機為例，風力發電機組彼時已是智能化程度很高的設備，基本可以做到無人化運維。傳統運維方式是安裝監控，當指標異常時，例如溫度超標，轉速及加速度等參數突發的異常變化，就會通知工作人員處理。智擎信息基于對設備長期數據做算法機理分析，可得出的預測性判斷包括未來主軸磨損斷裂、齒輪箱打齒等狀況，避免硬件損失導致的停產。上述方法主要通過數據和算法為客戶帶來更短的故障更換周期和停機時長，提升設備利用率。

對于客戶而言，風力發電行業存在的挑戰是現場無人，協調有經驗的工作人員較為困難。同時，備件訂貨對于提前量有一定的要求。因此客戶更希望提前鎖定未來容易損壞的部件，以便備件并安排專人處理。此外，該行業客戶涉及 IT 人員較少，需要幫助他們在云端進行快速、安全的部署。

在與微軟的合作中，智擎信息與前者共同實現快速交互以及平臺搭建方法以及安全機制，借助微軟的平臺幫助模型訓練與模擬測試，節省大量時間，將原本預計的6-8個月交付周期縮短近一半。

歷經幾年的技術迭代，智擎信息的風電大數據平臺已經覆蓋從風機設備傳感器數據采集、數據傳輸、數據清洗、數據存儲、數據計算、模型訓練、數據分析挖掘到高層數據決策支撐的全價值鏈功能。基于分布式高性能計算系統的開源組件，智擎信息研發了針對風電行業的定制化組件，還提供了靈活的部署管理方式，既可以全套采用其大數據平臺解決方案，也可以基于已有搭建的大數據平臺進行部署適配。

面向數采及監控環節，智擎信息針對風電場的各類設備進行數據采集和集中監控，包括風電機組、升壓站、測風塔、無功補償裝置、安防系統等設備，建設了統一長期的數據存儲數據庫。從源頭保證了數據質量，實現了對風電場或風電場群的集中管理。據客戶統計，在運行12個月后，其風機發電運維成本下降近20%，停滯時間縮短17%，比原有的發電時間增加近20%。

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制造業工廠追求數字化進階

隨著業務的不斷拓展，智擎信息將其解決方案進一步延伸至工廠側，助力客戶實現從早期的設備健康、生產質量領域延伸到工廠的數字化場景中。

對于數字化水平較高的產線而言，更低的次品率是其追求的目標之一，這類客戶對于自身工藝已是相當精深，因此智擎信息選擇從設備端入手，避免設備亞健康狀態導致的生產質量問題。

以幼兒紙尿褲生產為例，某知名日化行業國際巨頭希望通過全面的設備監控，提升設備運維的實時性，提前判斷由于設備亞健康運行帶來的質量問題，從而進一步降低生產產品損耗，規避廢品率和返工率。

智擎信息具備的傳感器和算法相結合的方案充分滿足了客戶的業務預期：在設備監控及預測性運維方面，借助工藝監測傳感器，智擎信息可實現設備360°監測及可視化及遠程抄表、能耗管理，同時還可對工廠、車間和產線的整體生產運行進行監控及可視化分析，實時呈現訂單生產執行狀況、生產用時、物料庫存狀況、質量和損耗狀況、設備故障等狀況。

智擎信息與微軟訓練模型磨合而成的人工智能算法可對設備異常狀態提前預警，避免因設備故障造成的停機事故。根據預警推薦相關的運維策略，降低運維難度、提高運維效率并形成預警-》分析-》決策-》運維-》反饋的完整閉環管理模式。最終保證訂單按時交付，降低損耗。

可以說，智擎信息與微軟之間的合作是一場行業共贏，雙方完成了基礎層到應用層之間的接力，為行業快速交付個性化的項目服務與行業性解決方案。在新一輪科技革命和產業變革孕育興起，令人眼花繚亂的新興技術需要更多企業參與到這場“接力賽”，帶動制造企業進步，推動產業升級。微軟也會依托自身的技術優勢，與更多行業伙伴搭建數字化階梯！