推出工業大數據平台，「大制科技」要為企業提供設備邊緣大腦


36氪

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2020年10月3日 下午1:47
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工業互聯網在落地時通常繞不開對工業數據的收集、處理和分析，而工業數據分散繁雜的問題也是阻礙製造業企業建設工業互聯網實現數字化生產的一道檻。工業企業在其設備終端與上層生產管理軟件如MES、SCADA、PMC之間需要一個可以低時延、快速響應的工業數據平台。
36氪近期接觸到的大制科技推出了一款工業大數據平台，該平台基於前端硬件邊緣智能機收集多維工業數據，可以對工業數據進行集成、處理與分析，進而實現設備控制、工藝控制與過程質量判斷等多項功能。
大制科技創始人兼CEO郭雲向36氪表示，公司推出的工業大數據平台主要分為前端數據接入（包括採集、集成與存儲）和數據處理及分析兩大部分。
由於工業數據種類繁多、格式非標，因此實現多維數據收集主要的難點在於確認採集哪些數據和如何採集並集成高質量的數據兩方面。大制科技工業大數據平台收集的高質量數據分別來自設備與現有系統。其中只能從設備中採集的是運行數據（如銲接電流、扭矩槍扭矩、壓力、溫度、電壓等）與狀態標識（如程序號、報警信號、啟動信號、接近傳感器信號等）；設定參數（如銲接電流、目標扭矩、電機轉速等）、業務信息（產品型號、產品序號、設備組織、工藝步驟等）及運維信息（如生產計畫、人員配置、點檢記錄、維護記錄等），這些則來自於設備與現有系統。
數據接入部分：
為了採集分散在機器人、PLC、CNC、專機設備等多個終端的工業數據，大制科技首先歷時4年完成了工業數據接入與集成的框架，將設備與設備之間、工藝與工藝之間以及設備與工藝之間的數據關係釐清，統一標準。
此外，前端硬件設備邊緣智能機實現了通過設備和系統底層協議實時採集數據，可以統一採集和彙總來自不同設備廠商、集成商、IT系統商的多種終端設備數據。
另外，相較於普通網關或組態軟件通過總控層採集數據導致採樣頻率較低，大制科技邊緣智能機採樣頻率最高可達到50Hz，採樣量可達5000數據點/s。數據傳輸也具備低時延性，只需要350ms。
採集完成後，大制科技還會基於嵌入式的操作系統將這些工業數據標定時間，形成時間序列數據並存儲，作為後續算法模型分析處理的基礎。
數據處理分析部分：
大制科技首先會基於工業知識和算法，將數據處理為不同工況下的多種特徵值，進而提煉成能夠反映系統物理變化的診斷因子，使用機器學習方法進行學習訓練模型，從而在運行過程進行比對評價。這種無監督方式可以在異常樣本較小的情況下仍然能夠實現對設備和工藝實時狀態的分析判定。
其次，隨著異常樣本不斷積累，大制科技還會將SPC方法和AI算法結合起來，診斷出具體原因加以預警或控制，提高對設備和工藝控制的有效性。
大制科技工業大數據平台除了可以對設備進行預測性維護外，還可以對工藝進行實時評價和反向控制，進而提升企業生產的良品率。例如某些零部件廠商客戶的產品良率在85%左右，部署大制科技產品將提升至92%及以上。目前大制科技主要針對銲接、裝配、噴塗三個通用性工藝實現相關功能，未來將向其他工藝拓展。
在對設備和工藝實現過程控制的基礎上，未來大制科技還將對產品質量實現過程判斷，最終替代企業生產過程中的質檢工序，將設備綜合效率OEE提升20%以上。
結合設備和工藝的控制，以及過程質量判斷，工廠將實現30%以上的效率提升。
業務落地方面，大制科技目前重點推進的領域為汽車行業，已經和上汽大眾、上汽通用、一汽大眾等汽車廠商展開合作，產品已經完成POC，進入小批量銷售階段。此外，大制科技也在向其他領域拓展，例如半導體設備行業和注塑行業等。今年公司訂單收入預計將接近千萬元。
團隊方面，郭雲，畢業於同濟大學、香港大學MBA，曾任COMAU中國區管理委員會成員、機器人事業部副總監。核心團隊成員也曾在IBM、通用汽車、GE等大型跨國公司任職，在工業領域具有多年經驗。
大制科技正在尋求融資，資金將用於技術研發及市場開拓。
原創文章，作者：張丞。

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