星環科技AIoT平台讓工業製造設備更智能、更耐用
預測性維護迎來 「工業生產製造之春」
工業物聯網平台作為監控物聯網端點和事件流，整合分析邊緣和雲端數據的統一平台，近年來在製造業領域不斷得到應用和落地。Gartner在《2020全球工業互聯網平台魔力象限報告》（Magic Quadrant for Industrial IoT Platforms, 2020）中預測，到2025年，利用工業物聯網平台來改善工廠運營的工業型企業比例將從2020年的10%增加到50%，年複合增長率高達138%。
在工業製造生產過程中，不可缺少的生產要素可簡單概括為人、機、料、法、環。**其中設備的正常運行是保障工廠高效、可靠和安全生產的關鍵。**為保證設備長期穩定運行，如今大部分工廠採用 」預防性維護」 策略來替代早期的 「故障後的響應式維護」，即定期的預防性維修維護，然而這種方法極易導致 「過度維護」，仍然無法有效避免設備的 「非計劃停車」，甚至可能意外造成 「維修性故障」 的發生。同時隨着設備的維護成本投入逐年增高，越來越多的工廠在探索從 「事後糾正」 或者 「預防性維護」 到 「預測性維護」 的軟件方案。
預測性維護髮展進程圖（來源：Rolandberger）
然而預測性維護在端到端的業務與數據流實現過程中（從數據採集接入-數據分析-決策支撐-控制執行的閉環過程），依然面臨眾多困難與挑戰。
預測性維護基本流程圖（來源：Rolandberger）
當前主流預測性維護產品服務的痛點：
一、 數據採集階段：工業設備類型多, 接入成本高
工業現場長期以來存在大量異構的總線聯接，多種制式的工業以太網並存，如何兼容多種聯接並且確保聯接的實時可靠是必須要解決的現實問題；
二、 數據分析階段：缺乏智能分析平台,分析效率低
處於網絡邊緣的工業現場設備，由於缺乏輕量級的計算框架，無法在邊緣進行實時響應，實現對數據的聚合、過濾、預測，也無法和雲端充分協同；
三、 故障預測與決策支撐階段：故障模型難以沉澱,運營效率低
傳統製造企業熟悉設備的機理和典型的故障模型，但企業內部缺少專業的數據科學家，也缺乏應用新興數據分析/AI工具處理海量數據的能力。
星環科技推出基於Sophon AIoT的設備預測性維護解決方案
為解決設備預測性維護中，設備數據的採集、分析、故障預測與決策支撐階段的各個問題，星環科技和合作夥伴奮兮科技聯合推出了工業設備預測性維護解決方案。整體解決方案**以AIoT架構為基礎，搭起生產過程中數據閉環的「橋樑」，實現自感知、自迭代、自決策、自控制的過程，**從「經驗+流程」到「數據+算法」。方案架構如下圖所示：
工業設備預測性維護解決方案架構圖
星環科技Sophon AIoT平台為整體方案提供了技術平台支撐，聯合應用層打造基於工業設備的雲邊一體解決方案，融合實時流處理、可視化/編程式建模、模型運營、聯邦學習等技術，實現工業製造設備的預測性維護，快速幫助製造企業降低設備維護成本，提高關鍵設備的可用性，延長設備壽命，減少非計劃性停機的概率。
星環科技Sophon AIoT平台架構圖
星環科技Sophon AIoT為工業企業提供了**建模生產力、數據治理力及模型運營力，**共三大優勢能力。
一、 建模生產力
建模生產力指平台賦予用戶模型構建的便利性、效率及平台內置模型的豐富程度等因素的綜合能力，Sophon AIoT主要提供了全流程的流程覆蓋和可視化自動化的建模功能：
**數據接入能力方面，**平台提供統一的數據接入、計算、流轉框架，高效完成多模型異構數據的融合分析，支持從傳感器到攝像頭等20+的標準設備協議的接入，同時提供設備接入SDK使得用戶能夠快速對接私有協議，並一站式地提供從 「邊緣」 到 「雲」 完整數據治理能力，靈活且可靠地完成雲邊數據協同；
**可視化自動化建模方面，**平台提供便捷的、拖拉拽的交互方式輔助用戶快速搭建智能化場景方案，同時提供了多樣的標準場景模板，可在相似場景下快速複製落地，能夠有效降低用戶開發成本，快速實現業務流程的對接。
Sophon AIoT建模生產力
二、 數據治理力
數據治理力指平台從數據採集、傳輸、計算至推理、告警的閉環流程中提供統一的承載平台，從而通過安全防護技術對數據操作和計算進行全流程的管控，顯著提升數據質量，保障平台安全：
**全流程覆蓋方面，**Sophon AIoT支持各類廣義的數據挖掘技術的統一建模平台，覆蓋從原始數據到最終模型的一站式模型生產全流程，通過標準化流程、可視化操作、自動化作業，將企業內部的模型運營維護變得規範且高效；
**安全邊緣計算方面，**平台從數據通信安全、模型文件安全、業務代碼安全等不同維度，通過認證、權限、審計、隔離、加密等手段，保障了業務在邊緣側能夠穩定且安全的運行。
Sophon AIoT數據治理力
三、 模型運營力
模型運營力指模型在訓練完成後的持續管理、使用、迭代，從而使模型在保持最佳性能的情況下，使業務持續煥發生機。
**模型資產管理方面，**由於模型資產是企業核心競爭力，Sophon AIoT可通過對現有模型的有效管理，持續提升模型性能；通過模型的靈活組合，支持新業務變化，大大提升了模型管理以及部署效率；
**模型推理能力方面，**平台基於自研的深度學習推理框架，能靈活適配GPU/VPU/NPU等異構計算加速卡，提供最具性價比的實時預測，使得模型做到 「一次訓練，多地部署」，並且支持安全加密，保障模型安全。
Sophon AIoT 模型運營力
以 「平台、經驗、應用」 三輪驅動模式服務客戶
截至目前，Sophon AIoT已聯合行業專家和合作夥伴，形成**「平台、經驗、應用」三輪驅動的服務模式，為化工、鋼鐵、冶金、設備製造、風電、光伏、發電等多個領域用戶，提供包括數字孿生、儀錶數據管理、實時監測和預警、設備故障診斷、故障根因分析**等面向工業互聯網的應用。
「平台、經驗、應用」三輪驅動模式
和中南大學等合作建立專家知識庫，實現了針對流程製造、冶金等工業行業的海量模型統一開發、管理、運維、服務，提升模型端到端開發效率，並持續沉澱高價值模型，支撐前端工業用戶通過實時工藝指標統計、控制目標設定、故障診斷、生產過程檢測、故障日誌記錄等實現降本增效；和生態夥伴奮兮科技聯合基於Sophon AIoT建立設備預測性維護平台，幫助用戶實現了對車間電機設備的預測性維護和自動遠程故障診斷，**幫助企業方平均降低5%以上的意外停機成本，保證了生產設備的連續性安全生產，提高了生產效率，並且節省超15%的能源成本。**從現有案例來看，已服務高端機床加工等製造商，在激光加工中心等製造設備的故障診斷和預測上，實現了75%的設備故障錯誤準確預測，幫助其有效地提高故障定位和維修效率。
星環科技已聯合行業合作夥伴賦能滬、粵、蘇、湘、鄂等地的電力、鋼鐵、玻璃、煙草、飛機等能源、化工、製造龍頭企業實現數字化轉型，並摘得福布斯**「2021年度中國十大工業數字化轉型企業」、「第三屆中國工業互聯網大賽百強」**等殊榮。
未來，Sophon AIoT平台將持續以大數據技術、AI技術及容器雲技術等底層技術支撐，聯合各行業領域專家及各應用合作夥伴共同打造基於星環科技Sophon AIoT工業互聯網平台的生態體系，持續助力工業企業**打破數據孤島、積累經驗知識、邊緣設備賦智、應用開放創新，**以邊緣計算、隱私計算、知識圖譜等前沿技術的融合促進工業企業發展轉型升級，實現用戶、合作夥伴、星環的合作共贏。
