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2020年10月28日下午，碩橙科技總裁瞿千上出席了由高科技行業門戶OFweek維科網主辦、OFweek人工智能網承辦的「OFweek 2020（第五屆）人工智能技術創新論壇」，并發表了主題演講：《AI賦能工業互聯——黑科技為機器「聽診把脈」》。

瞿千上從產業政策、市場需求、技術優勢等角度，介紹了工業生產智能化領域設備運維管理需求的擴大情況，預測性維護市場需求也同步放量。通過為工業生產企業帶來顯著節省運維管理維護成本的益處，在預測性維護領域發力的碩橙科技找準了自身的市場定位。

碩橙科技總裁瞿千上

演講中，瞿千上梳理了2015年以來以產業政策、規模進展為代表的人工智能產業發展關鍵節點，指出在工業生產智能化的需求推動下，產業革新步伐正在加快。

提起工業產業智能化的概念，瞿千上表示，2015年中國領導人訪德，已經提出了向工業4．0轉型的目標，國務院也提出了「中國制造2025」計劃，全面推進智能制造。2016－2018年，政府推出了一些相應的政策。2018年，據IDC全球半年度物聯網支出指南預測，中國將成為2018年物聯網總支出最高的國家（2090億美元），主要是受到了來自制造、公用事業和政府的推動。

隨著國際國內產業發展環境的變化，工業智能化的推進速度越來越加快，身處產業前線的碩橙科技「春江水暖鴨先知」。

準確而言，碩橙科技發力的應該是人工智能技術／市場在機器聽覺方面的分支。

瞿千上將設備運維管理模式分為了三種。

第一種：事后維修。故障發生后維修，缺點是繼發性損壞風險高、停產時間長，

目前已較少被采用。

第二種，預防性維護。以人工巡檢為主，缺點是較大漏查風險和過度維修可能，

人力成本也更高昂，是當前主流的維護模式。

第三種，預測性維護。可以實時了解設備狀態，提前預測故障可能，避免繼發性損壞，減少停產時間，實現降本增效，是逐步興起的發展方向。

隨著人工智能與物聯網的技術蓬勃發展，過去僅應用于高端設備的預測性維護開始具備廣泛應用條件，從事后維護到預防性維護再到預測性維護，工業4．0推進了設備運維管理模式的革新。

工業4．0的不斷發展，推動了維護方式逐步的向整體的預測性維護的方向在走。這方面達到的降本增效的效果，最高投資回報率能達到10倍以上。

基于行業宏觀數據，瞿千上介紹了預測性維護市場發展情況，以及工業4．0下的市場需求＆產品形態。

他表示，預測性維護是工業大數據＋人工智能結合落地的重要應用場景，知名物聯網分析機構IoT Analytics預測，2022年前預測性維護市場將保持高速增長，復合年均增長率約為39％。另據GSMA智庫預測，到2025年全球的工業物聯網連接數將達到138億，其中大中華地區的連接數約為41億，占全球市場的三分之一。

為滿足市場需求，碩橙科技開發了一套預測性維護解決方案——「機器聽診大師」，通過設備噪聲識別，實時掌握設備運行狀態，并對可能發生的故障進行預測。

通過對系統架構、系統組成、核心算法、獨創噪聲特征值體系的介紹，瞿千上向大家介紹了「機器聽診大師」的核心優勢與典型應用。典型應用包括：高速包裝機（煙草行業）、飛剪（鋼鐵行業）、污水泵（德國EGLV水務）、電機、數字化銑床、產品自動化質檢等等。

瞿千上的演講給大家展示了一種為工業生產提供運營管理維護的新方式，這種方式如果在潛在的領域得以順利應用，可能為相關企業帶來10倍回報率的降本增效回報。

這個數據，看起來應該是足夠吸引人的。

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