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他用5年创出工业运维行业“黄埔军校”这家无锡公司为数百企业看护400亿工业装备 创客记

2020-01-31 07:14 企业资讯 已读

  吴文化的开放包容、柔和坚韧,赋予了无锡这颗“太湖明▼▼▽●▽●珠”以浓厚的“◆■重工恤商”氛围。

  千百年来,曾有无数优秀的实业家在这片热土上涌现。而在“双创”新时代下,无锡则凭借★△◁◁▽▼独到的发展★-●=•▽定位和产业优势,坚定不移实施创新驱动核心战略、产业强市主导战略,走出了一条个性鲜明、足迹清晰的创新发展之路。

  自2015年第一届“i创杯”互联网创新创业大赛以来,无锡地区更是新涌现出一批创新能力强、专业技术过硬、市场反应良好的互联网领域高成长性企业。在这一批企业的带动下,无锡地区的互联网创新创业水平不断攀升,互联网创业氛围也日趋火热。

  近期,创客公社集中采访了一批无锡地区参与过“i创杯”大赛的优质项目。我们希望通过i创无锡说栏目,集中展示一批新兴企业真实的发展面貌及创始人的心路历程,希望能在激励创业途中同行者勇气的同时,激发更多创新者投身双创浪潮的信心。

  约定采访的这天上午,我们到来之前,马笑潇已经在办公室里接待了前来拜访的好几位投资人。

  后续交谈中记者得知,马笑潇(采访当日)凌晨3点多才到无锡,接受我们△▪▲□△访谈后又得赶往常州出差,并且这周接下来的时间也都会在外忙碌。

  走进观为监测内部,很容易注意到墙上满满的含金量颇高的各类认证、获奖证书:认证类的有“工信部全国大数据优秀产品、服务和应用解决方案”,高新技术企业,“ISO18436-2国际振动分析培训和认证基地”(国内首家取得该资质)等;获奖、证书类包括“东方硅谷”创业领军人才计划,工业大数据重点研发计划,江苏省双创人才,“i创杯”互联网创新创业大赛二等奖,江苏省“双创人才”、“双创团队”,国家“万人计划”、“领军人才”等等。

  自2013年成立以来,观为监测技术无锡股份有限公司(以下简称“观为监测”)一直专注于工业运维领域,开发出了技术领先的设备健康监测和智◇=△▲能预警与诊断分析系统,主营业务方向为工业设备预知性维护。

  值得一提的是,观为监测以设备平时监测数据为基础,建立了工业大数据服务平台——“XSOM”,并据此实现相关设备的全生命周期诊断分析、健康预警。

  “我们在2015年完成了A轮融资,资方是国内第三方检测领域顶级投资机构钛和资本;2016年,实现新三板挂牌;明年,我们计划完成B轮融资并顺势全面展开市场推广。”采访开始后,坐在记者对面的马笑潇脸上找不见一点儿疲惫。

  取得工学博士学位后,马笑潇的职业生•●涯起步就是在西门子,此后十余年还供职于罗克韦尔自动化、通用电气等世界500强工业巨★◇▽▼•头,历任高端自动化产品经理、渠道经理和中国区总监等高管职务。

  伴随着对工业领域的愈加熟悉,马笑潇也逐渐成了工业自动化领域不折不扣的专家。而多家世界500强企业工作背景,也让他对整个行业的理解和判断更加具有前瞻性。

  2007年,马笑潇取得了ISO国际振动分析师认证,成为国内最早一批认证振动分析师。也是在那个时候,马笑潇开始在工作中践行“预知性维护”的理念,领先行业内大部◇•■★▼分机构。

  “痴迷于做预测这件事几乎是人类的本性,就像老百姓爱看生辰八字、卜算前世今生一样”,但马笑潇却发现在工业设备维护方面,人们的这种“本性”没能得到体现:彼时工业运维的发展还主要停留在“事后维护”、“计划维护”阶段,行业内拥有相对成熟运维理念的公司不多。

  “可以说,中国工业设备的运维服务处在早期阶段,急需提升且空间巨大。”马笑潇深知这其中的机会,但他☆△◆▲■也很清楚隐藏其后的挑战:工业场景十分复杂,对不同场景的壁垒和门槛有比较高,客户需求也相对刚性,定制化率较高,很难做到放之四海而皆准。

  “显然,这是一个需要沉淀的行业,不过我们有十足的信心。”2013年9月,马笑◆◁•潇创业之心已定,带着6位同样有着深厚工业背景的行业专家从北京来到无锡,创办了观为监测。

  所谓预知性维护是相对于失效后维修和定期预防性维护的一种基于状态的维护方式。但想实施有效的预知性维护,前提是要建立对设备当前健康状态的准确评估。

  “从技术◆●△▼●手段上来看,不同•□▼◁▼企业各有各的侧重点和优势,但背后的操作逻辑基本相通”,马笑潇表示,行业内基本都是通过传感器采集设备运行的相应数据并加以分析,从而实现智能化预测,让工业设备的运行更健康、稳定,以降低维护、运营成本。

  “观为监测已经建立了一套完备可靠且技术领先的体系,我们不接受‘差不多’和‘有可能’的判断,只追求‘准确’和‘有效’。”马笑潇向记者介绍,观为监测在设备数据采集层面,采用的技术路径除了常见的振动检测(行业内应用最广、最成熟的一种技术)、油液分析、红外•☆■▲热成像外,还引进了最为前沿的“视觉增强影像系统”。

  “有了数据之后,通过观为监测自建的工业大数据服务平台,我们就可以准确地告知隐患部位和失效根源,并给出可行的维检修建议,帮助客户降低运维成本,并优化设备产能”,马笑潇认为大数据的生命力在于价值创造,工业大数据亦如此。

  1、 观为监测是“ISO国际振动分析师”在大中国地区大中国地区最早取得认证和培训资质的单位,出具的诊断分析报告在被业内认为是符合率最高且漏诊率最低的;

  2、 装备健康预警诊断系统建立在“云-网-端”的技术架构体系之上,为实现全生命周期装备监测、规模化装备应用和“人-机协同诊断”构建了完备的大数据平台;

  3、 基于大数据的自学习式智能报警曲线的形成技术,有效减少“误报警”和“漏报警”。此外,实现设备现场、制造商总部、业主集团总部及观为监测大数据中心之间的高质量远程数据同步,为云数据平台建设奠定良好数据基础 。

  “从市场的角度或许更好理解我们的优势”,马笑潇表示,观为监测已经接入6万余测点的各行业工业装备,服务于中石油、神华、雪佛龙等世界500强企业、60余家央企和数百家生产制造型外资集团企业,累计出具诊断报告65000余份,监测和看护客户资产价值超过400亿元,成为国内规模最大、出具专业检测报告准确率最高的第三方远程诊断中心之一。

  从现阶段重点来看,观为监测主营方向是工业设备的预知性维护,但马笑潇对企业未来蓝图的规划更偏重工业大数据平台。

  不仅因为工业大数据平台是预知性维护的关键一环,更因为它可以让这些基于设备维护需求采集来的数据产生更大的想象空间。

  但回归现实,工业大数据在国内的发展有诸多制约因素,如客户认知不足、数据完备度低、数据采集困难等。

  早期客户需求驱动力不足,客户对于数据采集之后能分析出什么结果、产生哪些价值认识不够。

  此外,由于基础设施参差不齐,诸多行业网络质量不甚理想,数据采集量少,直接继而引起后续的诊断预测。

  再者,国内部分企业CMS系统厂商提供的系统普遍较为独立,开放性不够,这就导致在工业大数据平台发展水平上,在数据质量、完整度等方面,设备数据无法高效率解析,与先进国家存在明显差异。观为监测已经做了大量工作,把很多私有化协议转为国际标准的工业协议,实现了数据的安全采集和存储。

  “国内工业大数据领域相对滞后,主要还是由于制造业相对薄弱的基础造成的。”很多国际工业巨头依赖自身在传统工业领域形成的海量数据资产积淀,一旦搭建起数据平台内就成为“巨无霸”级别的存在。诸如GE的Predix平台、西门子的Min▲=○▼dsphere等等。

  但马笑潇相信在物联网、大数据、AI等新兴信息技术快速崛起的当下,国内制造领域正在经历一场前所未有▲★-●的变革。“我们很明显地感觉到越来越多的现场生产设备被连接,数据开始广泛被用于机器远程◁☆●•○△状态监测、预测性维护。”

  年轻的观为监测已行进在这条路上,发起成立了工业运维4.0诚信服务生态圈,而开放、共享数据以推动行业整体的快速发展也是马笑潇与观为监测最期待的未来。

  “创客记 i创无锡说”由创客公社策划,并以璀璨多样的吴文化发源地与核心区域——无锡,作为研究标的。通过聚焦一批当地具有代表性的高成长性企业,我们希望借此展现新一代无锡创业者的风采,并激发更多创新者投身双创浪潮的信心。

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