以色列TOP100
攜手猶太前沿科技? 助力深圳快速發(fā)展
2017年，中國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模達到2382億元，增速達到9.0%。 在資金、政策等雙擎驅(qū)動下，我國各級政府持續(xù)推進智能制造戰(zhàn)略，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應用價值愈發(fā)凸顯。隨著計算機技術的進步以及人工成本的上漲以及競爭的加劇，通過AI技術和物聯(lián)網(wǎng)傳感器對工業(yè)設備實行智能監(jiān)控、診斷、預防性維護的需求日益迫切。
深圳以色列創(chuàng)新中心近期獲悉，「DiagSense」是一家專注于工業(yè)機械設備領域的預防性維護解決方案提供商，它利用AI技術+物聯(lián)網(wǎng)來監(jiān)控和預測機械系統(tǒng)故障，幫助電力、化工、石油和天然氣公司保持機械設備的最優(yōu)生產(chǎn)效率和最低運行成本。
「DiagSense」的CEO Tidhar Tsuri是數(shù)學和計算機科學學士，畢業(yè)于以色列研究型大學內(nèi)蓋夫本-古里安大學（BGU），在實時嵌入式系統(tǒng)開發(fā)與軟件項目管理方面擁有15年經(jīng)驗。CTO Ran Etgar是一位工業(yè)工程博士和講師，擁有 20 余年行業(yè)經(jīng)驗的運營研究專家。研發(fā)經(jīng)理Guy Bloch是SW行業(yè)資深人士，擁有20余年的開發(fā)經(jīng)驗，擔任過眾多軟件產(chǎn)品的開發(fā)總監(jiān)職位，擁有特拉維夫大學的哲學學士學位。
AI技術解決方案
工業(yè)機械設備領域的設備運維成本占比高，技術實現(xiàn)又相對較難，以孤島形式捕獲并分析傳感器數(shù)據(jù)是無法揭示系統(tǒng)性的、多變量的故障問題，「DiagSense」針對行業(yè)痛點提出解決方案，全維度的采集傳感器數(shù)據(jù)，靈活的識別所有潛在數(shù)據(jù)源，在持續(xù)收集多變量數(shù)據(jù)后，通過人工智能算法進行機器學習和數(shù)據(jù)挖掘去定義正常的系統(tǒng)基線，對檢測到的異常進行根本原因識別和分類標記，最終生成基于全局參數(shù)的可操作性建議。
核心產(chǎn)品功能
在線泄漏檢測系統(tǒng)
「DiagSense」的這項方案可以采集安裝在機械設備中的傳感器數(shù)據(jù)，通過預測性分析和機器學習演變的算法對機械設備的“健康等級”進行實時監(jiān)控、分析，在機械設備故障發(fā)生之前，提前預測故障的發(fā)生。
離線預測維護工具
無需安裝和購買昂貴的系統(tǒng)就可以獲得非常便宜和快速的預測維護解決方案?！窪iagSense」通過分析歷史數(shù)據(jù)，為客戶提供有關系統(tǒng)狀況的綜合報告。
泄露檢測與定位
與FAST gmbH公司最專業(yè)的工程師一起，「DiagSense」可以為客戶提供最可靠的泄漏檢測和泄漏定位在線系統(tǒng)。
服務行業(yè)客戶將技術落地
「DiagSense」目前正在與能源、化工、電力、城市工程供水運營商和制造商展開合作，已經(jīng)落地的案例有為化工類客戶Dor Group、PEI提供油類泄露檢測服務，將檢測時間縮短至30 秒以內(nèi)，并減少95% 的錯誤警報；為流體控制設備客戶Flowserve提預測故障服務，精準識別和監(jiān)測在遭受撞擊或沖擊時葉輪是否失調(diào)；為石油和能源公司CJSC ChernoMorNefteGaz提供氣體泄漏檢測服務，通過AI技術來確定海底三通管線出現(xiàn)氣體泄漏的正?；鶞示€；為石油和能源公司Gasunie提供熱交換器故障預測服務，通過AI技術成功識別污垢開始累積的首次趨勢；為電信公司Galooli提供發(fā)電機診斷服務，在意外故障前提前檢測到問題。
在商業(yè)層面，「DiagSense」希望在中國深圳尋找本地商業(yè)伙伴與投資合作伙伴，助力開拓本地市場機會，共享知識產(chǎn)權并攜手合作，實現(xiàn)技術的本地化和遷移。
