由智物聯(lián)首席技術(shù)官帶領(lǐng)技術(shù)團(tuán)隊研究創(chuàng)立的MAIRS（Mixlinker Artificial Intelligence Robot Service）人工智能機器人服務(wù)，自發(fā)布以來，就吸引了不少行業(yè)人士關(guān)注，這也標(biāo)志著智物聯(lián)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺的應(yīng)用邁向更高的步伐。

 

　　別看MAIRS剛出生時只有大腦，經(jīng)過利用已有的數(shù)據(jù)樣本對模型進(jìn)行訓(xùn)練和深度學(xué)習(xí)，MAIRS將會潛力無限，他可以自動識別模式并檢測智能傳感器和設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中的異常情況，諸如溫度、壓力、濕度、空氣質(zhì)量、振動等信息，且對未來的各種風(fēng)險作出機智判斷。智物聯(lián)首席技術(shù)官稱MAIRS為“工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺的守護(hù)者”。

 

 

　　減少或避免非計劃停機成本

 

　　在一些行業(yè)中，設(shè)備故障導(dǎo)致的意外停機可能造成嚴(yán)重?fù)p失。根據(jù)有關(guān)調(diào)查表示，海上石油和天然氣經(jīng)營者因設(shè)備故障停機每年平均損失3800萬美元。而人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的強大組合可以幫助公司設(shè)備避免意外停機，加強風(fēng)險管理，從而提高運營效率。

 

　　與市場普遍的物聯(lián)網(wǎng)解決方案供應(yīng)商不同，智物聯(lián)的MAIRS模型是專門為工業(yè)設(shè)備運行識別而設(shè)計的，面對海量數(shù)據(jù)，他能在INDASS（Industrial Data Analysis Service System）進(jìn)行指數(shù)計算的基礎(chǔ)上，對指數(shù)做三維梯度的計算，對設(shè)備的連續(xù)運行作出區(qū)間的風(fēng)險預(yù)測，以便有序地維護(hù)工作秩序，減少非計劃停機的破壞性風(fēng)險。有調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，在制造業(yè)中，預(yù)測性維護(hù)可以將維護(hù)計劃縮短20-50%，將設(shè)備正常運行時間和可用性增加10-20%，并將整體維護(hù)成本降低5-10%。

 

　　智能改進(jìn)，提高運營效率

 

　　MAIRS驅(qū)動的物聯(lián)網(wǎng)不僅幫助企業(yè)的設(shè)備避免意外停機，還可以提高設(shè)備運營效率，這也得益于機器深度學(xué)習(xí)的功能，產(chǎn)生快速、準(zhǔn)確的預(yù)測和深刻見解，使越來越多的作業(yè)能夠優(yōu)化完成。2017年，智物聯(lián)MAIRS人工智能服務(wù)開始結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)平臺投入使用，覆蓋了傳統(tǒng)制造業(yè)、水處理、熱動、環(huán)保等多個工業(yè)領(lǐng)域。例如，一家鍋爐合同能源管理企業(yè)，MAIRS從脫銷反應(yīng)、燃煤鍋爐火力等過程，通過相關(guān)數(shù)學(xué)模型，對延時反應(yīng)的過程進(jìn)行運算分析，該分析能使企業(yè)更準(zhǔn)確地預(yù)測投放氨水使用量，并幫助識別過程改進(jìn)，為該企業(yè)節(jié)省5%~10%的氨水使用量，達(dá)到智能脫硝，大大優(yōu)化了鍋爐燃燒效率。

 

　　人工智能讓工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)揮更強大的力量，相信未來智物聯(lián)會挖掘更多功能服務(wù)于工業(yè)制造業(yè)，創(chuàng)造更多價值。

 

　　據(jù)IDC預(yù)測，到2019年，人工智能將支持“所有有效的”物聯(lián)網(wǎng)工作，如果沒有人工智能，部署的數(shù)據(jù)也將是有限的。今年，人工智能有望進(jìn)入發(fā)力期，在這場前所未有的技術(shù)變革中，智物聯(lián)會繼續(xù)將MAIRS與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺部署在工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)及運營上。未來，會有更多企業(yè)真正部署工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，享受人工智能服務(wù)，讓我們拭目以待！