【壓縮機網(wǎng)】由智物聯(lián)s*席技術(shù)官帶領(lǐng)技術(shù)團隊研究創(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(lái)，就吸引了不少行業(yè)人士關(guān)注，這也標志著(zhù)智物聯(lián)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺的應用邁向更高的步伐。

 

　　別看MAIRS剛出生時(shí)只有大腦，經(jīng)過(guò)利用已有的數據樣本對模型進(jìn)行訓練和深度學(xué)習，MAIRS將會(huì )潛力無(wú)限，他可以自動(dòng)識別模式并檢測智能傳感器和設備產(chǎn)生的數據中的異常情況，諸如溫度、壓力、濕度、空氣質(zhì)量、振動(dòng)等信息，且對未來(lái)的各種風(fēng)險作出機智判斷。智物聯(lián)s*席技術(shù)官稱(chēng)MAIRS為“工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺的守護者”。

 

 

　　減少或避免非計劃停機成本

 

　　在一些行業(yè)中，設備故障導致的意外停機可能造成嚴重損失。根據有關(guān)調查表示，海上石油和天然氣經(jīng)營(yíng)者因設備故障停機每年平均損失3800萬(wàn)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備避免意外停機，加強風(fēng)險管理，從而提高運營(yíng)效率。

 

　　與市場(chǎng)普遍的物聯(lián)網(wǎng)解決方案供應商不同，智物聯(lián)的MAIRS模型是專(zhuān)門(mén)為工業(yè)設備運行識別而設計的，面對海量數據，他能在INDASS（Industrial Data Analysis Service System）進(jìn)行指數計算的基礎上，對指數做三維梯度的計算，對設備的連續運行作出區間的風(fēng)險預測，以便有序地維護工作秩序，減少非計劃停機的破壞性風(fēng)險。有調查數據顯示，在制造業(yè)中，預測性維護可以將維護計劃縮短20-50%，將設備正常運行時(shí)間和可用性增加10-20%，并將整體維護成本降低5-10%。

 

　　智能改進(jìn)，提高運營(yíng)效率

 

　　MAIRS驅動(dòng)的物聯(lián)網(wǎng)不僅幫助企業(yè)的設備避免意外停機，還可以提高設備運營(yíng)效率，這也得益于機器深度學(xué)習的功能，產(chǎn)生快速、準確的預測和深刻見(jiàn)解，使越來(lái)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(kāi)始結合物聯(lián)網(wǎng)平臺投入使用，覆蓋了傳統制造業(yè)、水處理、熱動(dòng)、環(huán)保等多個(gè)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(xiāo)反應、燃煤鍋爐火力等過(guò)程，通過(guò)相關(guān)數學(xué)模型，對延時(shí)反應的過(guò)程進(jìn)行運算分析，該分析能使企業(yè)更準確地預測投放氨水使用量，并幫助識別過(guò)程改進(jìn)，為該企業(yè)節省5%~10%的氨水使用量，達到智能脫硝，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(lái)智物聯(lián)會(huì )挖掘更多功能服務(wù)于工業(yè)制造業(yè)，創(chuàng )造更多價(jià)值。

 

　　據IDC預測，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(méi)有人工智能，部署的數據也將是有限的。今年，人工智能有望進(jìn)入發(fā)力期，在這場(chǎng)前所未有的技術(shù)變革中，智物聯(lián)會(huì )繼續將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(yíng)上。未來(lái)，會(huì )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！