專訪中科雲創周北川：用AI來做工業裝置的故障診斷，目前還停留在“雞尾酒療法”階段

【資料猿導讀】“對於工業裝置而言，從執行狀態資料蒐集到上傳雲端儲存分析，再到應用元件的整合，整個過程是一條非常長的產業鏈，做好產業鏈的某一點並不難，難的是將這些資料打通。”周北川告訴資料猿。

記者 | 郭敏

官網 | www.datayuan.cn

微信公眾號ID | datayuancn

一分鐘，“蛟龍號”最大能下潛50米，“復興號”前進5833米，“神威•太湖之光”運算750億次，333萬元投入研究和試驗，生產汽車55輛……每一分鐘，中國都在發生巨大改變，這樣的改變離不開工業的發展，更離不開智慧製造。

2015年5月，國務院印發了《中國製造2025》發展綱要，綱要將智慧製造作為“中國製造2025”九項戰略任務之一。製造業想要實現較大飛躍離不開雲端計算、大資料、人工智慧等技術，這些技術可以用於工程設計、工藝過程設計、生產排程等多個環節。

然而在眾多環節中，有一個環節經常被忽略，那就是裝置的故障診斷和維護。其實，搭建一個開放的控制和反饋系統，基於資料對裝置的執行故障以及異常問題進行動態反應才是實現智慧製造的根本。

“對於工業裝置而言，從執行狀態資料蒐集到上傳雲端儲存分析，再到應用元件的整合，整個過程是一條非常長的產業鏈，做好產業鏈的某一點並不難，難的是將這些資料打通。”中科雲創創始人兼CEO周北川告訴資料猿。

雖然難，但周北川卻和他的團隊做到了。

裝置的維修和維護是塊兒“難啃”的骨頭

5年前的一天，在微軟呆了10年的周北川與表哥的一次談話堅定了他創業的決心，“我表哥在德國巴魯夫公司擔任中國區副總經理兼銷售總監，做了15年的工業裝置感測器的銷售，他說工業網際網路已經到了一個爆發點，如果想做就早點下手。”

其實，在微軟工作期間，周北川一直有創業的想法，“我當時在微軟的企業服務部，做後端的雲平臺，包括如何給企業提供售後服務支援，一個專案接一個專案的做著，時間長了腦子裡就有了千萬個想法，但苦於沒有應用場景，想法就擱淺了。”

於是，在與表哥的一番交談中，周北川沉積多時的創業想法被喚醒，他覺得是時候了。不過工業網際網路有商品交易、專案撮合、社群論壇、物聯網、柔性製造等眾多細分領域，要從哪個點切入，哪個行業入手還需深思熟慮。

“當時，我們看到了工業客戶一個比較大的痛點——裝置的遠端監控和維修維護問題。”周北川決定把它作為切入點。

不過說起來容易，做起來難，擺在周北川面前有兩個棘手的問題：第一個是企業的資料溝通問題，第二個是資料量的積累問題。

企業的資料溝通分為兩個層面：企業內部的資料溝通和企業與企業之間的資料溝通。在考察工廠的過程中，周北川發現，雖然現階段大家都在提工業網際網路，但多數工廠依然沿著“裝置資訊化”的老路在走。

“他們依然沿用的是內網、區域網，走有線，為了互相之間的線不要走的太遠，控制室、中控室和車間必須挨在一起，一個工廠裡就有好幾個中控室，各個車間的資料沒法打通；裝置資料儲存在工廠內部，假如接入西門子的儀器遠端診斷工廠裝置的狀態，看不了，要維修裝置，必須要到現場。”

工業資料不可能放到公有云平臺？

在周北川看來，要打通這些資料需要一個物聯網平臺。但初創企業搭建工業物聯網平臺得先找一個“拳頭級”應用，不然“九死一生”。

據周北川描述，這個“拳頭級”應用要具備三個特徵：

第一、簡單可複製。網際網路領域講究長尾效應，每個專案需要投入大量的人力成本，在周北川看來並不可取，對於初創企業來說做通用性服務才是王道。可複製有兩種方式：一種是產品，另一種是SaaS。如果做產品的話，需要公司的技術人員到企業去部署，這樣算下來也是一大筆開銷，最終周北川選擇以SaaS的方式進行，這樣就可以下載即用。

第二、既然要做SaaS，它就要具備標準化。“很多工業領域需要的工具，比如MES、ERP等不好SaaS化，因為它的非標程度非常高，每個企業都必須要帶著一個諮詢專案去做這件事情，所以也沒有辦法複製，我們得找到一個可以複製且標準化的應用。”周北川說。

第三、可以放到公有云平臺上。相信多數工業企業因擔心資料的安全問題，不願意把資料放到公有云平臺上。但在周北川看來將資料放到公有云是節約成本、提升效率的關鍵，況且對裝置進行遠端監控和維護只需要狀態資料，並不涉及其他隱私資料，所以企業無須擔心這一點。

基於這樣的思路，周北川率領團隊搭建了工業物聯網裝置健康管理SaaS服務平臺——雲中控，以資料為基礎、裝置為節點、流程為準繩、人員為中心，將物聯網、語音識別、影象識別、機器學習等技術融入其中。

據周北川介紹，雲中控平臺通過公有云或混合雲的方式，為裝置製造商和裝置使用者快速實現裝置的執行狀態資料採集、傳輸、展示和加工等提供一攬子服務。

使用者在資料來源裝置加裝工控機或數採模組，標記裝置控制系統或感測器等採集點，通過操作圖形化介面完成本地裝置的資料採集，經由3G、4G、Wifi等方式將實時資料上傳到雲伺服器的資料庫。

使用雲中控的Web應用和手機APP，瀏覽裝置狀態，追溯歷史資料，將加工統計後的資料轉化為產能、良品率、裝置使用率、能耗等各類報表，為生產和運維的優化提供決策依據。

平臺有了，但企業為什麼願意把資料給你？

“雖然我們的定位很清楚，但剛開始確實沒有企業願意把裝置資料放到我們這個平臺上，畢竟沒有資料累積和具體的應用案例。”周北川坦言。

不過，當週北川拿著這套解決方案四處奔走的時候，他發現還是有很多企業願意試一試，畢竟生產裝置突發故障後，裝置專家不在現場或者無法聯絡，維修備件沒有庫存或者供應商無現貨，這些情況都會造成長時間的停機，這些問題已經困擾他們多年。

在採訪的中，周北川重點提及了東昇科技園的案例：

在東昇科技園的某個配電室裡，按要求每兩個小時工作人員需要進行一次巡視，對機房內部的變壓器、絕緣開關、斷路器、柴油發電機等裝置進行檢查，把電氣裝置上的電流、電壓、功率、溫度等資訊抄錄下來，發現問題及時報告和處理。

“配電房都依賴人員巡檢，而人員巡檢存在責任心、技能和裝置熟悉程度的差異，巡檢效果參差不齊。”周北川表示。

據瞭解，為了保證園區辦公區域不斷電，配電室需要兩個人輪班值守，一個配電房要配備八個人，一個園區通常是一個到四個配電房，每年花費在配電房人員監控方面的費用就有幾百萬。

為了節省開支，讓巡檢更加高效，東昇科技園在配電房外增加了現場監控一體機，接入“雲中控”的平臺後，採集配電房裡配電箱、配電櫃、不同線路、開關等幾千個點位的資料並傳到雲平臺，通過移動終端和運營中心大屏，隨時接受提醒、檢視資料，及時保養和搶修。

周北川告訴資料猿，中科雲創還將機器人用於配電房巡檢，“我們做了一個機器人，機器人會把配電櫃上的具體資訊拍下來，通過影象識別就可以知道哪個燈是亮著的、儀表盤的資料是多少、開關是什麼樣的狀態……通過這些資料和後臺資料做對比來檢測裝置是否正常工作。”

這樣的方式不僅能實現配電房的智慧化維護，還能結合人工智慧實現故障預測。

用“雞尾酒療法”做工業大資料

不過，利用人工智慧進行故障預測是什麼邏輯？周北川告訴資料猿，“把聲音識別器安裝在配電房裡，通過它來採集裝置振動或者打火的聲音，一段時間之後對累積的資料進行分析，就知道哪種聲音是打火的聲音，之後就可以通過聲音識別來做故障診斷、預判和實時告警。”

當下，在工業領域，影象識別、語音識別已經進入實用階段，但在演算法方面，周北川卻認為，用AI來做工業裝置的故障診斷，目前還停留在“雞尾酒療法”階段。

“將各種演算法運用到機器學習中，最開始的演算法扔進去可能只能達到40%的準確率，再換個演算法扔進去實現50%，再扔進去一個演算法實現70%……之後實現80%，找到方向了，然後再做一些調優，這時候可能用到一些專家、行業知識再去調，最後調到90%多，有一點像雞尾酒療法，不過這個過程需要很多有效資料的積累，通常不是短期能夠取得巨大成效的。”

在過去的幾年裡，一些工業領域的巨頭依靠自身的資料和技術獨自研發了工業網際網路平臺，例如三一重工的樹根互聯、瀋陽機床的i5系統……根據他們對外披露的資料，所花的費用均在10~16億之間，對於小企業來講，這樣高昂的研發費用他們是承擔不起的。周北川表示：“在我們平臺上，一臺裝置每年只需要支付一千塊的運營費，任何一個小企業都可以用得起這個平臺。”

如今，中科雲創已經在數控機床、港口機械、智慧配電、高速裝置等領域累積了大量的客戶，取得了不錯的收入。發展至今，中科雲創的團隊也已經初具規模，其核心團隊多是來自於微軟、思科、索尼、華魯鍛壓等企業的經驗人士。對於2018年，周北川表示，中科雲創將重點聚焦在智慧消防、機床的維修維護、融資租賃的裝置風控三個方面。（文/郭敏）

金猿榜往期的獲獎名單，將會在峰會現場隆重發布，期待我們的見面?