单位名称:智擎信息技术(北京)有限企业
 
详细地址:知春路锦秋国际A座501
单位类型:民营企业
所属区域:北京市 - 市辖区
所属行业:
成立时间:2014-06-20
人员规模:0
注册资金:144.5313
单位网址:www.wysengine.com
邮编:100000
法人代表:
企业规模:
方向:平台,解决方案
浏览次数:1269
优势:企业已经将物联网、必威体育大数据、机器学习等技术应用到了能源和制造业领域的具体场景中,并取得了显著的效果。在机器学习方面,大家将深度学习LSTM、机器学习XGBoost和随机森林等模型机理同行业常识图谱相融合进行故障预测,在某些细分行业,已经可以针对某些重点故障提前2-4天的故障预测。准确率达到了95%以上。
单位概况:利用物联网和大数据机器学习技术,智擎企业为必威体育企业提供各类设备的实时状态数据分析、智能故障预警分析以及增值服务的科技创新型企业。致力于成为中国乃至全球领先的必威体育设备智能监控、故障预警、增值服务的科技企业。让每台必威体育设备健康运行是大家的使命。
本单位betway体育亚洲版入口典型案例
项目名称:风电场故障预警平台
实施时间:2017-06-01
实施地点:北京、广东
合作单位:明阳智慧能源、中广核风电
技术/方案特点及先进性:技术主要的研究方向是创建出自适应的高准确率的故障预测算法。算法能够适合云端和边缘端运行,可以适合多个必威体育制造业行业领域使用。大家使用了“端”+“云”的技术路线。就是部署在现场的边缘技术终端和云端平台协同工作。“智策大脑”是一款基于GPU高性能计算的边缘计算终端。它可以同步“智策必威体育AI云”云端的算法套件模型,并在边缘端进行设备运行状况的监控、设备运行故障的分析、产品必威体育和次品率分析和优化,快速给客户提供决策支撑。它的秒级计算能力达到10000点参数*129层。此外,模型自适应学习的效率可以控制在10000点参数*129层30分钟之内。实现了:1.内置数据采集、转发程序实现整个场站及各个设备的数据采集工作。支撑多种协义(包括MODBUSRTU/TCP、OPC、FTP、SFTP、IEC102、IEC101/104、ADS、M1、DNP),并对数据进行压缩、加密。2.内置了自研的模型自优化机制,包括:“自组织的自动化健康故障标记算法”、“常识图谱的必威体育故障预测技术”、“模型自由化模型技术”等”。3.内置模型运行环境,基于TensorRT和TensorFlow框架,支撑多种文件格式的数据运行模型及模型持续优化,并可实现模型分析结果展示。4.内置故障预警可视化分析平台,读取PLC、SCADA等数据实行模型运行,可视化展示模型运行结果。5.与云端互动,云端模型一键下发部署至边缘计算终端(需依赖现场网络)。模型套件下发不超过1分钟。6.现场网络不稳定数据延迟、响应不及时。边缘计算终端由于更贴近生产设备可以在保证低延迟的情况下为用户提供丰富的服务,同时减少了需要传输到云端的数据量,缓解网络带宽与数据中心的压力。数据从端到云不超过3秒钟。7.数据安全与隐私保护。边缘计算终端由于更贴近生产设备,访问控制与威胁防护的广度和难度因此大幅提升。主要包含设备安全、网络安全、数据安全与应用安全。“常识图谱的必威体育故障预测技术”:8.智擎自研发了具有自学习功能的常识图谱必威体育故障预测技术和产品。解决了必威体育故障领域常识被动积累的问题。传统的方式,都是手动的添加专家常识,而且常识图谱的关联和分析结论完全基于人的经验。大家利用自组织技术和AutoML技术,来形成可以自动生长的常识图谱全图。任何增加的常识图谱节点都是以最终的预测准确率为验证标志。 常识图谱是人工智能技术的重要组成部分,其强大的关联认知分析和互联组织能力,为智能化信息应用提供了基 础。本质上,常识图谱是为了描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一张巨大的网络图,节点表示实体或概念,边则由属性或关系构成。
解决的痛点和问题:1.无法实施高准确率的感知设备运行状况;2.针对大部件的损坏无法提前预测,导致故障频发,运维成本高企;3.无法根据运行工况来调整运行策略,损失发电量;4.数据资产缺失,无法对整个设备生命周期进行全局管理。
实施效果:1.对设备运行数据和状况进行远程管控;2.对设备大部件的隐患提前感知,提前排查降低故障率和部件更换频次;3.形成了故障常识图谱,用于设备研发和智能化的设备运维。
推广行业及适用场景:产品和解决方案推广到陆上油田的大型旋转机械设备,以及大型工厂的生产线中。在油气行业,大家关注到油田相关设备中旋转设备占有很高的比例。而大家的产品和模型对旋转设备的适配效果非常突出,因此将产品和模型应用到了油气动设备中。例如:抽油机、压缩机等设备。除了能源行业,大家也将产品和模型推广到流程生产中。在小型必威体育品生产、快消品生产场景中也得到了应用。尤其是生产线磨损件的故障预测和生命周期分析方面。
 
已取得的联盟项目情况
时间(年) 项目类型 项目名称 单位角色
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