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36氪發布時間：11-1214:0536氪官方帳號預測性維護是工業互聯網中一個重要的應用場景。在預測性維護出現之前，設備維護的方式主要是被動故障維護以及定期以人工巡檢的方式檢測，預測性檢測的出現可以降低設備的故障率，提高設備利用率，確保設備持續使用，提高企業生產效率，同時也可以減少設備維修費用。36氪此前曾報道過預測性維護領域的明星企業Uptake，成立3年其估值已經達到23億美元。Uptake的落地項目驗證了預測性維護的市場價值：以Uptake的客戶Class 1為例，這個擁有一萬四千個火車頭的美國公司在使用Uptake的服務之后，每年可以節省約4700萬美元，其他應用場景還包括橋梁檢測、電梯維保、風機檢測、發動機與電廠變壓器監測等。36氪近期接觸到的瑤聲科技，便是一家以聲學技術切入工業設備預測性檢測市場的科創公司。瑤聲科技成立于2019年9月，創始人和核心技術主要來自中科院聲學所，創始人兼CEO肖瑤擁有中科院聲學所博士學位，曾在佐治亞理工學院做訪問學者。團隊其他成員來自中科院聲學所、清華大學、普渡大學、挪威科技大學等，團隊十余人中70%擁有博士學位。瑤聲科技的產品目前主要包括五種：聲相儀、工業聽診盒子與專家診斷系統、麥克風列陣解決方案、智能吸聲設備以及聲像一體化解決方案，應用場景包括工業設備健康狀態監測和預防、軌道交通等公共場所安防、智能設備交互體驗優化、噪音吸聲等。其中，工業聽診盒子與專家診斷系統主要應用于工業設備監測以及故障監測領域。預測性維護能夠真正落地并且為客戶創造價值，需要具備兩大條件，其一是數據基礎，第二是算法模型。在數據方面，目前市面上已經有多種傳感器可搜集工業設備的數據。瑤聲科技搜集的數據主要是聲學數據，通過一個或多個麥克風列陣反復搜集聲音信號，比起其他的監測手段，這種非接觸式的監測好處在于更加靈活，不需要停機停產、不需要拆卸施工，部署更加方便。在算法方面，CEO肖瑤介紹，瑤聲科技的模型脫胎于中科院聲學所。針對機器噪聲的物理特征，瑤聲科技定義了一套特征集，包括時間、頻率、能量等多個物理量以及多個物理量之間線性與非線性的組合，該特征集涵蓋磨損、松動、疲勞、裂紋等典型損傷特征的噪聲特點，實現識別準確度。在設備部署方面，工業聽診盒子的部署只需放在待測車間的恰當位置，不需要向待測設備上添加機械或電氣連接傳感器，診斷服務系統可安裝在客戶私有服務器或云端服務器上。肖瑤表示，公司的核心競爭力和技術壁壘在于軟件端算法對于機械發生原理的理解和特征值的提取，瑤聲科技自主研發了從聲學傳感器設計、陣列信號處理、自適應的噪聲識別算法的一整套方案，針對機械設備故障診斷與維護，具備聲學與振動全棧式解決方案。此外，瑤聲科技的產品也可以和客戶現有設備組合使用，集成系統解決方案。例如，將麥克風陣列和公共場所的攝像監控設備集成聲像一體化設備，具有公共場所智能安防的功能。一旦打架斗毆、乞討等違反公序良俗的公共事件發生時，一體化設備可智能識別并向工作人員發出報警信號。為公司的長期戰略發展助力，瑤聲科技設立了海外預研團隊，團隊擁有聲學專家、結構健康專家和信號處理專家，以保證技術的領先性，成員主要來自美國普渡大學、佐治亞理工學院和挪威科技大學。此外，公司擁有工程實踐行業的工程團隊和技術落地隊伍。客單價是瑤聲科技的市場競爭優勢之一，肖瑤介紹，類似的聲相儀，國外廠商的報價在30-100萬之間，其中硬件成本相對較低，主要是算法模型等知識產權價格高，瑤聲科技可以提供“物美價廉”的國產解決方案。在市場拓展方面，肖瑤告訴36氪，公司技術團隊此前在學術界和工業界均有多年經驗，曾于多家科研機構和企業單位開展過項目合作，這也將是瑤聲科技啟動市場拓展的重要資源。瑤聲科技將選擇在齒輪、軸承等旋轉機械以及鐵軌等聲學手段應用價值更大的場景切入。目前已有數家國有和民營企業在高鐵、鐵軌故障監測、地鐵、電力、礦業和工控設備領域等與瑤聲科技達成初步合作意向。瑤聲科技目前正在進行天使輪融資。拓展閱讀深度研究 | 30 萬億的工業市場，如何用智能化撬動？成立3年估值23億美金，「Uptake」掘金工業互聯網的秘訣推出機器聽診大師，碩橙科技完成千萬元級別天使輪融資36氪首發 | 「諦聲科技」獲天使輪融資，用聲學監測為機器設備把脈看病相關搜索中科院聲學研究所聲學就業聲學原理

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