编辑｜彭孝秋
对付工厂而言，影响生产效率最关键的成分便是意外停机，一次停机将会造成整条流水线停滞事情，造成数百万乃至千万的丢失。乃至，意外停机许多时候只是比较轻微的后果，对付风电厂、化工厂和钢铁厂而言，设备故障有可能造成大型事件的发生，丢失更为巨大。
中国工业风起云涌发展的数十年间，对付工业设备的监测仍以人工为主。过去，工厂的工业设备多数采取人工巡检掩护的办法，工人每天定时巡检机器，创造故障再上报给维修工，维修工根据故障大小采纳不同方法，进而反馈给车间主任，再申报请示给工厂厂长等......这类“巡检式掩护”耗费韶光较长，极大地影响企业生产效率，也会产生不少隐性丢失。
进入工业4.0时期后，预测性掩护技能开始运用于不少工厂，然而在中国工业设备领域，其仍旧是颇为新鲜的存在。
预测性掩护指的是在正常运行期间进行性能监控和设备状态监控，以减少故障发生的几率。根据中国电子技能标准化研究院数据显示，2020年制造业中开始实施预测性掩护的企业比例仅为14%，行业渗透率较低。
图片来源：国金证券研究所
前海慧联是海内主做“预测性掩护”的初创企业，前不久得到了来自深圳高新投的Pre A轮投资。
前海慧联打造的intelliunion cloud系列智能监测系统，包含多种产品,针对不同的机组采取不同的监测办法，通过在机器设备上支配振动、温度等传感器,实时感应到机器设备关键部位的振动和其他参数的变革数据。监测结果可为机器设备性能评估、故障预示、寿命预测、操持性检修等供应技能支持，而延长设备利用寿命,担保生产安全、稳定运行。
intelliunion cloud系列智能监测系统是海内少有的可适用多个行业的预测性掩护系统，且其产品全部实现国产化的自主制造。
01 罕见的大数据积累
作为初创企业的前海慧联，其intelliunion cloud系列智能监测系统最大的上风在于拥有着丰富的大数据积累，这在发展尚处于早期的工业智能运维行业中十分难得。
前海慧联总经理郑飞鸿见告36氪，intelliunion cloud系列智能监测系统内部的大数据积累了60类规则，上万台设备故障的数据模型、席卷多种产品。
“举个例子，这个大数据积累相称于把专家脑海里的东西全部写入打算机，用打消法的办法来判断故障。60类规则里每一条规则都带着相应的故障缘故原由，触发之后就会报警，在现场有时可能会触发好几条，会有一定的缺点率，此时大数据会进行优化（指的是公司过去积累的上万台设备故障模型），两种数据同时比拟剖析、找出问题。大数据系统能够提高对付故障的相应与诊断速率，而且它会不断学习不同的故障问题，越学越聪明。这套大数据在海内智能运维行业是独占的，能够建立这套大数据的根本是必须有积淀，必须能拿到不同工厂工业设备的故障数据，很多企业没有这个积累，而且现在很多工业设备的数据也很难得到。”郑飞鸿先容道。
前海慧联产品图
前海慧联的大数据积累跟其创始团队的背景有主要关系。公司创始团队来自于阿尔斯通创为实技能发展（深圳）有限公司。
天眼查工商信息显示，阿尔斯通创为实从属于阿尔斯通电力群能源管理业务部，多年来的业务都是供应工业设备远程在线监测信息技能和产品的高科技企业，曾是中国市场最大的旋转设备在线监测和剖析系统供应商，并供应天下上唯一的基于INTERNET的旋转设备远程监测技能和做事。阿尔斯通创为实曾与中石化集团、中石油集团、大亚湾核电站等大型企业建立过互助关系，为400多家企业供应了超过2000台机组的在线监测做事，阿尔斯通创为实的前身创为实创立于1998年，也是中国最早做工业设备监测信息技能的企业，于2006年被阿尔斯通收购。
郑飞鸿表示：“团队在阿尔斯通创为实都事情了十来年，阿尔斯通过去在中国做了大量工业设备监测做事业务，积累了非常多的数据。在离开阿尔斯通后，我们带着这些数据建立了大数据故障剖析系统。当年阿尔斯通在海内互助的客户涉及到风电厂、火电厂、核电厂、石油化工和冶金行业，涉及多种行业，使得我们开拓出的产品也适用于多个行业。”
华安证券认为，与部分发达国家比较，我国状态监测与故障诊断行业起步较晚。全体行业格局可分为三种类型：第一类，完全方案供应商，有自主研发、生产能力，可覆盖多个行业和领域，具备故障剖析和诊断能力；第二类，覆盖某一细分行业的产品供应商；第三类，设备集成商和代理商，不具备生产和做事能力。
得益于过往的数据积累，前海慧联也成为行业少见的完全方案供应商。
02 智能监测系统的必要性
intelliunion cloud系列智能监测系统运行的底层逻辑在于，当机器运转时会发生振动，振动会传达着不少信息，是否运行正常，抑或某一部分在运转时已经涌现问题。监测系统根据振动着的机器绘制出“心电图”，经由专业培养的通知工程师将通过不雅观察“心电图”找出问题。
“大家一起开会，每个人的声线都是不一样的，同时说话时我的声音就会被淹没掉。机器中小故障也是如此，它会被声音淹没掉，一开始它的变革不大，我们系统做得是找到被淹没掉的声音，把它提取出来，剖析它能量的大小和变革，从而提前预判出机器会在何时出问题。”
郑飞鸿见告36氪：“只假如会振动的机器，intelliunion cloud就可以做监测。”
以前海慧联做过的案例而言，有某自来水厂高压电动机非轴伸端振动较大，比拟同型号电机噪音明显。维修职员找不到故障的详细缘故原由，前海慧联通过对电动机非轴伸端波形频谱图和振动趋势图的剖析，创造某一数值的Hz之间存在较大能量，存在明显的缔造，判断出是非伸端轴承内圈存在故障，并伴有严重润滑不良。现场维修职员即对非轴伸端轴承进行改换，创造内圈确实发生严重的磨损。
可以看到，对付工厂而言，利用预测性掩护技能十分有必要。该技能能够提前预知设备故障,实现预知维修，针对性维修；有效延长设备利用寿命，提高设备利用率；合理预测机器设备寿命，提升产品产量和品质；降落设备运维本钱,减少备品备件的摧残浪费蹂躏，降落库存和资金占用；减少现场维修职员的事情量。
郑飞鸿表示，大亚湾核电它有8000台泵和8000台电机，一共16000台，一个人管。一样平常来说，一个月能全部巡检一次已经不错。某台泵出了问题，导致更前面某个压力发生变革，就可能导致全体核电站要停了，他必须逐步排查，这就太晚了。
德勤《预测性掩护和智能工厂》报告显示，不合理的掩护策略会导致工厂产能降落 5%- 20%，工业工厂每年意外停机而造成的丢失高达5300 亿美元。
目前，前海慧联intelliunion cloud系列智能监测系统的客户紧张来自于风电行业。
“我们现在来自风电行业的订单已经排到三年后了，风力发电在海内是个大趋势，风电行业对付预测性掩护需求很大，我们也在重点关注这个行业，开拓更多的产品。”郑飞鸿先容称。
风电行业对付预测性掩护技能确实有比较高的需求。
华安证券剖析：风电机组单价较高，一样平常2 兆瓦以上的机组设备每每高达千万，比较一旦涌现故障导致硬件破坏将带来高昂丢失，对增加预测性掩护监测设备带来的本钱并不敏感；风电机组支配的地理位置较为分外，常日位于荒原、 海岸、山脉，乃至海上，维修职员难以快速到场，部件及其他资源无法及时到位维修难度、维修耗时俱高；意外停机带来的歇工丢失相称可不雅观，一旦风电机组涌现电机抱去世事件，其带来的收益丢失每天在万元以上，长期无端障运行对付存在大量民营风电行业尤为关键。
早在 2015 年，我国已经累计完成145.4GW风电机组装机量，在此后的六年间，加速完成183.1GW 新装量，截至 2021年底存量总计 328.5GW，CAGR为14.6%。从存量构造来看，运行市场超过6年的机组占比超过 44%，其涌现故障的概率随着机器寿命的花费及电气设备老化逐步放大。且由于支配韶光较早，部分并未安装监测运维系统，存量改造空间显著。
图片来源华安证券研究所
据郑飞鸿先容，前海慧联针对风电行业开拓了Intelliunion Cloud WindMon 系列风机警能监测系统，包含14种产品模块可运用于风电行业的预测性掩护。
