在大數(shù)據(jù)及云計算飛速發(fā)展的時代，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域無疑是“當紅炸子雞”。人家都說：站在風口上，豬都能飛起來。那么，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域里該怎樣飛？

Uptake，一家美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域的明星創(chuàng)業(yè)公司，目前已是估值23億美元的獨角獸。成立不過三年的時間，這家企業(yè)究竟找到了哪些痛點？提供什么樣的解決方案？產(chǎn)生怎樣的價值？成功的核心因素是哪些？今天，咱們拋開企業(yè)不談，就說下在如此短的時間內(nèi)，掘金工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)究竟有何秘訣？

國內(nèi)有大量的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)公司，提供設備預測性維護，但是鮮有真正能大范圍落地的。我們也聽到一些聲音，認為設備預測性維護規(guī)模太小，需求不強烈，提供價值有限，并不是一個好的落地場景。所以，設備預測性維護有多大的價值？不如我們就以下的例子來看一下。

美國一家Class1的火車公司，在美國有大約一萬四千個火車頭，通過啟用人工智能做的預測性維護，幫助他們企業(yè)每年節(jié)省4700萬美金。AMEREN是美國一家發(fā)電廠，每年用了Uptake的人工智能應用平臺幫公司節(jié)省990萬美金。PaloVerde是一家核電廠，每年Uptake幫他們節(jié)省1000萬美金。某個重型機械經(jīng)銷商，UPTAKE軟件服務幫助公司每年提高850萬美金的收入。

這些案例都清晰的表明，無論是提高收入還是降低成本，設備預測性維護可以發(fā)揮的價值巨大，能直接帶來企業(yè)的顯性經(jīng)濟效益提升。設備性維護會為經(jīng)銷商提供設備聯(lián)網(wǎng)運維系統(tǒng)，可以對所有其銷售的設備進行預測性維護分析，預判設備故障并及時告知客戶，快速高效完成相應維修。這樣可以保證客戶施工的不中斷，同時大大提高經(jīng)銷商和原廠的售后服務收益，降低服務人工和備件成本。更重要的是將設備運行反饋傳遞給了原廠商，用于改造制造工藝和優(yōu)化供應鏈，提高產(chǎn)品質(zhì)量，從而形成良性的產(chǎn)品閉環(huán)。

Uptake是如何讓設備預測性維護產(chǎn)生這么大價值的？總結(jié)為3個關(guān)鍵點：“人工經(jīng)驗+算法模型+閉環(huán)無限迭代”。這里可以延伸為兩點：

從數(shù)據(jù)來看，就是弄清楚客戶是怎么診斷設備故障的，怎么看參數(shù)和癥狀。然后建立一個故障模型，能判斷出：什么樣的設備數(shù)據(jù)，對應什么樣的故障。將故障模型用在分析實際問題上，讓技工判斷模型分析結(jié)果是否正確，這是模型優(yōu)化過程。最終在這一步，已經(jīng)能夠較準確實現(xiàn)算法自動診斷設備故障，但是還不能做到預測。根據(jù)采集的大量設備運轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，結(jié)合AI算法等進行擬合建模，得出：什么樣的設備數(shù)據(jù)表征和趨勢，對應什么樣的故障。這就得到了故障預測模型。

將該模型應用在實際問題分析上，結(jié)合技工的反饋，持續(xù)優(yōu)化迭代。同時，根據(jù)以上邏輯流程，不斷建立新的故障預測模型。從而在故障預測種類和準確率這兩個指標上持續(xù)迭代，最終目標是“預知設備一切問題”。

特別說明的一點是，實現(xiàn)預測性維護價值的前提并不是“所有設備實時聯(lián)網(wǎng)”。一方面是數(shù)據(jù)源不僅是設備數(shù)據(jù)，還包括一些企業(yè)數(shù)據(jù)，如ERP數(shù)據(jù)，維修工單等，以及使用環(huán)境、地理位置、交通等一系列可能影響到設備運轉(zhuǎn)的數(shù)據(jù)。另一方面是故障預測模型可以直接植入設備，通過邊緣計算的方式進行判斷。這點也能給國內(nèi)企業(yè)很多啟發(fā)，太多的公司都是不管能分析出什么，先把設備上云了再說。

另外，使用公有云提供SaaS形態(tài)的產(chǎn)品服務也很重要，可以將每個項目的經(jīng)驗進行沉淀，并在更廣泛的類似項目中進行推廣。

當下正是中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)火熱的時機，或許以上的成功經(jīng)驗會對中國工業(yè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域的企業(yè)有所借鑒？想要成為“核心”？先從“用心”開始！