作為企業，想要有效控制和降低設備故障的發生率，就要加強設備故障的分析管理。簡而言之，故障發生前通過對設備狀態的監測，了解掌握設備有無劣化情況，及時發現設備故障徵兆和隱患，並維護檢修；故障發生后，要及時分析設備故障原因，制定相應解決辦法，防止故障再次發生及二次事故的發生。
其實設備故障的發生是有規律可循的，可以從一些可識別的參數看出設備功能性故障有可能即將發生，也可以看出設備已經喪失了規定的性能指標。因此在工業設備領域，出現了一些基於大數據分析技術提供設備故障預警和排查服務的公司。
36氪近日接觸到的上海悅獅CEO沈劼昕告訴36氪，基於大數據分析的整個設備的監測和運維方案大概分為以下幾個關鍵環節：設備數據的採集——數據在前端的過濾和分析——數據傳輸至雲端——在雲端通過算法模型分析出設備狀態，進行故障預警以及故障定位——專家基於分析結果給出運維建議方案——維護維修——維保后的再檢測。
從以上關鍵環節可以看出，第三方服務商要具備以下兩個關鍵能力——基於算法模型的數據分析能力，和基於分析結果的專家運維建議能力。
沈劼昕告訴36氪，在數據分析方面，除了團隊本身具備算法搭建能力，還需要大量的設備實際運行數據的積累，以不斷訓練優化算法模型，使得分析結果更加精確。據悉，依託控股母公司上海旺月工程材料技術有限公司的市場優勢，悅獅短期內積累了大量數據，檢測的大類設備有2萬多台套。沈劼昕告訴36氪，根據以前的歷史數據，其通過設備監測預測設備故障的準確率還是非常高的，尤其是在水泥、電力等數據積累量大的行業。在同一行業中，算法模型基本是通用的。在向其他行業拓展時，由於很多設備也是相同或類似的，因此所需的研發周期也不會特別長。
對於甲方工廠來說，故障預警和定位只是第一步，下一步也是很關鍵的一步是如何排除或是降低故障發生可能性。沈劼昕告訴36氪，暫時維保方案的設計無法完全用AI技術實現，他們提供了專家團隊為工廠定製維保方案。同時，悅獅也和第三方運維團隊合作，會在維保方案出來后，直接幫助甲方完成設備維保，提供一整套完整方案。沈劼昕表示，這也是悅獅和GE、本特利、霍尼韋爾等提供故障監測設備的老牌企業的差異化所在，即可以為甲方提供分析結果解讀、維保設計和實地維保服務整套方案。
據悉，悅獅現有的故障分析模型已非常成熟，不過悅獅也在不斷豐富分析數據維度、提升服務質量。沈劼昕告訴36氪，他們現在還是以項目制的形式服務甲方工廠，收取軟硬件系統實施費用、後台運維分析服務費，以及維保方案定製開發費用。由於設備監測和運維分析強調人力服務，屬於弱人工智能範疇，為此悅獅正在開發「資產設備全生命周期管理系統」未來將以SaaS的形式擴增新市場。
自2017年至今，悅獅擁有300多個電廠、300多個水泥廠和100多家石化企業客戶，平均客單價在100-200萬元之間（4年合同周期）。
公司現有40多人，主要是業務和現場工程師。CEO沈劼昕，上海交通大學計算機科學專業，微軟認證MCSE工程師，從業經歷18年，參與多家公司智能化改建項目。
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