【 讯】今年两会上，“智能+”被写入政府工作报告。值得注意的是，在本次政府工作报告中，智能制造和传统产业升级被单独列段重点阐述。
上有政策导向，下有能力在身，还有众多亟待升级改造的工业场景，这无疑令提供工业智能服务的科技企业兴奋不已。天泽智云CEO孙昕说：“从‘互联网+’到‘智能+’，尤其针对制造业和工业，我们相信可以‘+’出一个新兴的改革之路”。
“工欲善其事，必先利其器，器欲尽其能，必先得其法”。天泽智云在“法”上颇有心得。他们强调，工业智能一定是跨学科的领域，工业领域知识、人工智能建模技术和计算机科学三个融合的跨学科领域才能诞生真正的工业智能领域，并衍生四大支撑技术：AT（分析技术）、DT（数据技术）、PT（平台技术）和OT（运维技术），这些领域结合产生一个又一个解决普遍性工业问题的方案被称之为APP。
在过去的两年半时间里，天泽智云一直在用这样的体系和方法以及工具，实现了第18个无忧工业场景。而“在10年内完成100个无忧工业场景”是天泽智云发下的宏愿。孙昕解读道，所谓“无忧”，首先是解决工业普适性的问题，解决问题背后的不确定性。比如风机的停转，大家担心安全问题，发电量损失问题，天泽智云以提质、降本、增效、减存为价值驱动，分别在在了风电、钢铁、电子制造、轨道、焊接、机加工等行业落地一个又一个无忧场景。
机加工
他们不断在思考，新技术到底为我们的工业带来什么样的价值，工业的百万APP到底怎样才能落地？作为一家美国智能维护系统中心（IMS）技术孵化企业，拥有以IMS机械工程博士为核心的制造业青年科学家团队，超过18年的专业经验，虽然让天泽智云底料很足，但注重实战的他们仍不断将自己的方法论和工具在不同的工业场景中锤炼，在解决工业问题的时候，也在壮大自己。
“过去两年来，我们在落地项目中有切身的体会。传统的人工智能方法在落地的时候，思路往往是从数据实现价值，核心就是积累模型，通过模型来传递我们的价值。但是我们都知道模型本身不是应用，不是产品，依靠它不能带来价值”，天泽智云技术副总裁金超说到。
事实上，这种现象在工业很普遍。一提到工业互联网、工业数字化转型这些热词，传统工业用户好像都知道数据的重要性，但并不知道哪些数据有用，也不知道究竟该采集哪些数据。举个例子，有一家做电子显示屏的企业，需求是降低次品率，并且企业已经与某数据公司合作将全年每秒的设备数据全部采集下来。但天泽智云的技术团队看了数据之后发现全是垃圾数据，客户当时就傻了。原来，需要每毫秒采集一次，只有这样的颗粒度才能看出问题。而且只要连续采十秒，每隔一周采一次就够了，并不需要采那么大量的数据。
这很好证明了数据并不应该是工业智能落地的一个起点，它的起点应该是用户的痛点或者有行业属性的工业场景。要明白不是所有的问题都可以用工业智能解决，也不是所有的数据对工业建模都有用，所以我们要利用我们的领域知识去建模。一般初期的建模都很难达到完美，需要不断的验证和迭代，这要求我们对模型做全生命周期管理。简单总结，要求提供工业智能服务的团队要有三大能力：第一，要懂哪些数据需要采集？哪些是关键有效的数据。第二，要懂加工的机理和工艺过程。第三，要懂得怎么去做数据的分析和建模。
据富士康精密刀具部的高阶主管徐文武介绍，在全自动刀具切割过程中，刀具的寿命和稳定性会影响加工产品的质量。为了保障产品质量，富士康把刀具寿命标准降得很低去生产，只用到60%或者80%就提前换刀。为了解决这个问题，富士康跟天泽智云合作，做了刀具生命预测的系统。经过四个月的努力，富士康的良品率99.4%提升到99.7%，节省16%的成本，减少了60%左右的意外停机，最大的是带来生产效率的提高。
天泽智云首席数据科学家晋文静博士在接受采访时表示，“工业智能建模的核心在于非常强的行业专业性，尤其在无忧刀具这个项目中我们发现，整个建模过程会用到各个领域知识的人才帮助我们完成建模。比如说我们采集震动信号，对于这些旋转机械的震动信号我们如何做提取，还有基于机器学习的建模方面，这些会用到跨领域跨学科的专业人才”。
风电场
另一个工业智能落地应用案例是风电行业。从2018年开始，新能源行业依靠吃政府补贴过活的日子就要到头了。不能再吃政府补贴，必须市场化的电力运营商靠什么才能活下去？只能想办法降低运营成本，降低电价。可事实上，风机质保五年到期后，发电机或者变流器各个地方都可能出问题，维修或者停机对风场主来说都是很大的损失。协合新能源执行董事尚笠找到天泽智云一块讨论，一起分析这些风机运行过程中为什么有问题？风场主需要风机20年的生命周期来赚取投资回报，而不是短短的5年。
目前，天泽智云针对以上工业用户的痛点，对自己的服务提出了零宕机、零次品、零浪费的要求，其科学家团队也在实践中形成了工业智能研发平台。依托这套工业智能研发平台，天泽智云可以实现快速流程化、标准化、系统性地为客户交付可持续传承的工业企业智能解决方案。我们希望未来看到更多工业智能实践案例，找到更多可以复用的典型应用帮助更多的工业企业快速实现增质提效。
