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36氪首發|對標23億美元Uptake,「聯智科技」完成數千萬元Pre-A輪融資

來源:網絡整理 時間:2019-10-24 02:42瀏覽量:

36氪獲悉,聯智科技已完成數千萬元Pre-A輪融資,本輪由圖靈創投領投,黑馬基金等機構跟投。本輪融資資金將主要用于產品研發和市場推廣。

在2018年5月和7月,聯智科技曾分別完成了由泰有基金和馬力創投領投的數百萬元種子輪融資和數百萬元天使輪融資。

聯智科技成立于2018年,是一家基于聲學人工智能和工業互聯網技術,為工業企業提供電機設備的在線監測、故障診斷、預測性維護服務的科技公司。目前產品主要應用在鋼鐵、石化、交通、電力等四大行業,公司目前的營收則主要來源于SaaS服務和項目制部署,預計在今年實現千萬元營收。

創始人兼CEO 劉曉鵬認為,預測性維護創造價值的方式主要體現在三個層面:

1)降低維修成本,體現在壓縮維修備件的周期和數量和減少維修人員。

2)提高生產效率和減少停產時間。電機故障可分為四級,在早期發現及時維修能夠避免故障升級和電機帶病運作,而避免停產則是最體現預測性維護價值的賣點。

3)提升作業環境的安全系數。

前兩項實際的經濟效益,在聯智科技所對標的Uptake的真實客戶案例中已有體現——美國擁有一萬四千個火車頭的火車公司Class1,通過啟用Uptake的人工智能算法進行預測性維護,企業內部每年可節省4700萬美金。

36氪首發|對標23億美元Uptake,「聯智科技」完成數千萬元Pre-A輪融資

SaaS管理平臺電機診斷界面

目前聯智科技的數據平臺內已涵蓋近十種電機分析模型。數據庫的電機選入原則由客戶需求推動,但建模則是基于電機類型。這樣的好處在于分析模型的標準化程度高,易于跨行業的規模化應用和推廣。CTO王志晟稱,聯智科技新建一個電機類型的數據分析模型大約兩個月便能完成。

具體來說,聯智科技主要通過傳感器接觸式采集振動和音頻兩類一維信號,再由數據分析平臺對電機等機械設備進行預測性維護。

劉曉鵬強調聯智科技的核心優勢在于后端的數據分析平臺,目前該平臺已更新至4.0版本。劉曉鵬透露,基于聯智科技現有的采集、分析方案,平臺目前的預警、診斷準確率在98%以上

從建模數據的質量來看,平臺建模數據大部分來自客戶和電機故障制造臺的真實樣本數據,并有部分仿真故障進行樣本補充。而業內的常規方案則是將采集的數據與正常運作的設備數據進行對比,這一方案往往以犧牲預警準確率為代價。

而在數據的采集方式上,聯智科技會優先選擇接觸式采集振動信號——這類信號具有高保真低損耗的特性。工業聲學檢測領域的碩橙科技和諦聲科技則主要通過非接觸式傳感器(如一個或多個麥克風陣列)采集空氣中的工業噪音進行分析。

技術上的優勢得益于核心團隊的背景,團隊中有6人來自清華大學電機系,2人來自清華大學電子系。劉曉鵬認為聯智科技是將清華大學電機系在電機設計、故障分析技術的多年積累,進行產品化和市場化——這也是為何團隊能在兩個月內完成一個新設備類型的建模和獲取真實樣本數據的重要原因。這一背景為聯智科技在市場競爭中樹立了較高的知識壁壘,而劉曉鵬本人則曾在校期間有成功創業的經歷。

此外,聯智科技現有的傳感器、采集卡、工控機等數據采集和傳輸的硬件設備主要通過集成而來,未來2-3個月聯智科技將推出一體化硬件設備,體積、成本都會大幅減少——成本將是現有硬件的1/3。王志晟認為一體化硬件和成本的降低還將有利于聯智科技橫向進入其它行業的電機設備預測性維護,例如電動車等。

劉曉鵬坦誠,除了重視安全生產的石化行業,預測性維護在市場上的接受程度還有待提高——前期投入并不小,但效果卻是后發的且較難感知,但他認為通過預測性維護來降本增效是機械設備領域的大勢所趨。同時,國外在預測性維修領域已經有估值23億美元的工業互聯網平臺Uptake,而成功案例將是聯智科技進行市場教育的另一個抓手。

關于具體的發展路徑,聯智科技正在從這一領域的故障診斷解決方案提供商向智能運維SaaS平臺轉型升級,在劉曉鵬的規劃中,聯智科技將逐步提供維修決策建議,最終搭建一個工業物聯網綜合性服務平臺。

投資人說

圖靈創投投委會委員、清華大學交叉信息研究院長聘副教授徐葳表示:

中國制造業的轉型升級和智能化,是推動消費互聯網到產業互聯網變革的重要的一環。其中通過智能化預測性維護技術手段,可以幫助企業降低運維成本、改善生產效率、提高安全系數,顯著降低工廠生產經營成本,提高產量。我們判斷在設備預測性維護有著廣闊市場,而目前賽道上的公司都還比較初期。

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