最新消息,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)廠商寄云科技完成近億元C輪融資,投資方為中電科核心技術(shù)研發(fā)股權(quán)投資基金(北京)合伙企業(yè)(有限合伙)(以下簡(jiǎn)稱:電科研投基金)。此前,寄云科技已經(jīng)獲得達(dá)晨、云啟、基石基金、華成、贊路、豐厚等知名投資機(jī)構(gòu)的多輪投資。
據(jù)了解,電科研投基金成立于2020年3月份,是中國(guó)電科核心技術(shù)研發(fā)投資公司成立之后組建的首支基金,聚焦關(guān)鍵核心技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展,布局核心器件及裝備、大數(shù)據(jù)、人工智能等主要方向,打造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展新動(dòng)能,履行科技強(qiáng)國(guó)使命。此次電科研投基金投資寄云科技,是落實(shí)中國(guó)電子科技集團(tuán)有限公司(以下簡(jiǎn)稱中國(guó)電科)的新基建規(guī)劃布局,為中國(guó)電科奠定工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ),助力中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
電科研投基金副總經(jīng)理黃香遠(yuǎn)表示,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是一項(xiàng)長(zhǎng)期、艱巨、復(fù)雜的系統(tǒng)工程,當(dāng)前尚處在發(fā)展初期,但只有少數(shù)能最終構(gòu)建起自己的“平臺(tái)經(jīng)濟(jì)”,聚焦不同業(yè)務(wù)的平臺(tái)主體通過(guò)合作來(lái)共同打造完整平臺(tái)解決方案。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,中國(guó)電科掌握關(guān)鍵核心技術(shù),深耕主流工業(yè)市場(chǎng),擁有大量應(yīng)用場(chǎng)景,掌握海量數(shù)據(jù)資源,一方面通過(guò)提供全要素、全產(chǎn)業(yè)、全價(jià)值的產(chǎn)品服務(wù),助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型;另一方面匯集產(chǎn)業(yè)各家所長(zhǎng),合力打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字生態(tài),助力生態(tài)伙伴共贏發(fā)展。
電科研投基金副總裁王晨表示,寄云科技在國(guó)內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域極具代表性,NeuSeer平臺(tái)的綜合實(shí)力突出,在設(shè)備連接、設(shè)備管理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)/處理/分析、軟件應(yīng)用管理、平臺(tái)應(yīng)用開(kāi)發(fā)、整合集成和安全等技術(shù)能力方面處于行業(yè)領(lǐng)先水平,公司的產(chǎn)品服務(wù)獲得了諸多頭部客戶的高度認(rèn)可。面對(duì)2020年艱難的市場(chǎng)環(huán)境,團(tuán)隊(duì)凝心聚力,發(fā)揮多元化背景優(yōu)勢(shì),業(yè)績(jī)獲得了大幅增長(zhǎng),并實(shí)現(xiàn)了預(yù)期利潤(rùn)。未來(lái),寄云科技與中國(guó)電科在技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)、市場(chǎng)等方面展開(kāi)合作,整合產(chǎn)學(xué)研用優(yōu)勢(shì)資源,實(shí)現(xiàn)更好、更快、更高質(zhì)量發(fā)展。
寄云科技創(chuàng)始人兼總裁時(shí)培昕博士表示,該輪融資一方面將繼續(xù)強(qiáng)化寄云科技以數(shù)據(jù)智能為中心的平臺(tái)產(chǎn)品能力,從邊緣計(jì)算、工業(yè)數(shù)據(jù)管理、人工智能建模和部署、低代碼開(kāi)發(fā)、工業(yè)智能控制和工控安全等方向,進(jìn)一步推進(jìn)工業(yè)數(shù)據(jù)的集成、處理、管理、分析和優(yōu)化能力的提升;另一方面,將在能源、石化、電子、半導(dǎo)體、軌交、汽車等高端制造領(lǐng)域,大力推進(jìn)行業(yè)智能化的步伐,與客戶和行業(yè)合作伙伴共同開(kāi)發(fā)包括設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)、工藝質(zhì)量管控、生產(chǎn)智能調(diào)度、智能經(jīng)營(yíng)決策等基于數(shù)據(jù)的智能化應(yīng)用,更好的幫助高端制造行業(yè)客戶實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。
攻堅(jiān)高端制造行業(yè)-登頂數(shù)據(jù)智能應(yīng)用
時(shí)培昕博士表示,高端制造行業(yè)是寄云科技產(chǎn)品和服務(wù)的主戰(zhàn)場(chǎng),具有高度自動(dòng)化連續(xù)生產(chǎn)、嚴(yán)格的過(guò)程控制、實(shí)時(shí)決策和控制等典型特點(diǎn),急需結(jié)合工藝知識(shí)的數(shù)據(jù)處理和智能分析技術(shù),幫助行業(yè)客戶實(shí)現(xiàn)設(shè)備可靠性提升、質(zhì)量異常診斷和預(yù)測(cè)、產(chǎn)能分析和預(yù)測(cè)、供應(yīng)鏈優(yōu)化、和降低運(yùn)維成本等核心價(jià)值,而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)和工業(yè)數(shù)據(jù)智能化應(yīng)用則是寄云科技實(shí)現(xiàn)這種價(jià)值創(chuàng)造的關(guān)鍵。
時(shí)培昕博士進(jìn)一步指出,隨著產(chǎn)品和生產(chǎn)復(fù)雜度的提升,人的精準(zhǔn)認(rèn)知能力、實(shí)時(shí)決策能力和預(yù)測(cè)能力越來(lái)越受到自身的限制,越來(lái)越無(wú)法滿足實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)、多維度約束條件的要求,而基于數(shù)據(jù)智能的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)則正好彌補(bǔ)這些短板,能夠有效的幫助高端制造的客戶改進(jìn)這些關(guān)鍵指標(biāo),構(gòu)建一系列針對(duì)高端制造的過(guò)程控制和經(jīng)營(yíng)決策能力,創(chuàng)造客戶價(jià)值。目前,寄云科技已經(jīng)在很多個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了這種“高端制造價(jià)值”的落地,比如:
01、提升設(shè)備運(yùn)行效率
對(duì)于大批量的工業(yè)品生產(chǎn),連續(xù)生產(chǎn)至關(guān)重要,它不僅需要大量的自動(dòng)化設(shè)備以及全流程的過(guò)程控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)多個(gè)流程的無(wú)人自動(dòng)化生產(chǎn),更需要結(jié)合設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析,對(duì)設(shè)備可靠性、關(guān)鍵部件的使用壽命進(jìn)行預(yù)測(cè),通過(guò)優(yōu)化設(shè)備參數(shù)和維護(hù)策略來(lái)避免非計(jì)劃停機(jī)帶來(lái)的生產(chǎn)中斷;同時(shí),還需要通過(guò)量化的生產(chǎn)效率指標(biāo),持續(xù)減少自動(dòng)化過(guò)程中的人為不確定因素,提高產(chǎn)能和生產(chǎn)效率;
在汽車零配件行業(yè),寄云科技與全球500強(qiáng)企業(yè)麥格納集團(tuán)下屬格特拉克針對(duì)生產(chǎn)設(shè)備運(yùn)行效率的優(yōu)化展開(kāi)合作,通過(guò)采集設(shè)備實(shí)時(shí)的狀態(tài)數(shù)據(jù),結(jié)合ERP和MES的工藝數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)秒級(jí)的生產(chǎn)指標(biāo)(OEE/JPH/MTTR/MTBF)的實(shí)時(shí)計(jì)算,再通過(guò)精益管理實(shí)現(xiàn)過(guò)程管控。“寄云科技提供的解決方案幫助我們打通數(shù)據(jù)鏈路、融合IT/OT數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)化,構(gòu)建可視化的數(shù)字化車間實(shí)時(shí)看板,實(shí)現(xiàn)包括設(shè)備狀態(tài)、關(guān)鍵工藝流程、生產(chǎn)過(guò)程、設(shè)備維護(hù)的指標(biāo)實(shí)時(shí)展示、告警和分析,在經(jīng)過(guò)第一期項(xiàng)目的實(shí)施后,GJT工廠平均OEE指標(biāo)實(shí)現(xiàn)了9%的提升,以及MTBF指標(biāo)6%的優(yōu)化、產(chǎn)線所需人員減少等可量化的可觀收益。”格特拉克(江西)傳動(dòng)系統(tǒng)有限公司(GJT)智能制造轉(zhuǎn)型負(fù)責(zé)人如是說(shuō)。
02、提高質(zhì)量控制和預(yù)測(cè)能力
越復(fù)雜的生產(chǎn)過(guò)程,越有出現(xiàn)大量不確定的動(dòng)態(tài)因素,導(dǎo)致生產(chǎn)過(guò)程偏離工藝設(shè)計(jì)的目標(biāo)。而現(xiàn)有的工藝控制過(guò)程,基于的基本是靜態(tài)的機(jī)理模型、有限維度的控制函數(shù),無(wú)法滿足實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)變化,更無(wú)法在多維度限制條件下做出超越人智慧的最優(yōu)選擇。而基于設(shè)備工作狀態(tài)的采集和學(xué)習(xí),不僅能夠?qū)崿F(xiàn)關(guān)鍵工藝指標(biāo)的穩(wěn)定性控制、故障分類與檢測(cè)、虛擬量測(cè),還能夠從海量工藝參數(shù)中,尋找超出專業(yè)工程師經(jīng)驗(yàn)的最優(yōu)組合。
在半導(dǎo)體行業(yè),寄云科技與國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的半導(dǎo)體裝備廠商,聯(lián)合開(kāi)發(fā)了針對(duì)半導(dǎo)體設(shè)備工藝參數(shù)管控的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),基于海量、實(shí)時(shí)的工藝數(shù)據(jù)采集,實(shí)現(xiàn)了包括故障檢測(cè)與分類(FDC)、統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制(SPC)、主故障分析(PCA)、集群管理以及配方管理等方面的功能,已經(jīng)應(yīng)用在Fab的產(chǎn)線上。
在電子玻璃行業(yè),寄云科技與中國(guó)電子彩虹集團(tuán)合作,針對(duì)電子玻璃生產(chǎn)過(guò)程中由于工藝偏差引起的翹曲缺陷,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí),建立質(zhì)量檢測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)與DCS的工藝參數(shù)之間跨時(shí)間維度的數(shù)據(jù)分析模型,幫助客戶快速定位缺陷產(chǎn)生的工藝參數(shù)異常,并構(gòu)建起來(lái)質(zhì)量預(yù)測(cè)模型,能夠在數(shù)小時(shí)之前就可以通過(guò)工藝參數(shù)的實(shí)時(shí)計(jì)算預(yù)測(cè)出翹曲檢測(cè)的異常。
03、降低設(shè)備運(yùn)維成本,避免非計(jì)劃停機(jī)
高端制造,特別是高端裝備,具備非常高的使用復(fù)雜度,因此往往需要依賴于OEM廠商提供專業(yè)的售后服務(wù),以保證產(chǎn)品的正常使用和不間斷運(yùn)行。傳統(tǒng)的裝備售后依靠OEM廠商實(shí)時(shí)的響應(yīng),但隨著裝備復(fù)雜度的提高,這種運(yùn)維方式不僅無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性要求,也增加了負(fù)擔(dān)。而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)借助物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析技術(shù),能夠?qū)崟r(shí)采集設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),并結(jié)合深度的數(shù)據(jù)分析,對(duì)關(guān)鍵的部件進(jìn)行故障和壽命預(yù)測(cè),對(duì)關(guān)鍵的工藝進(jìn)行優(yōu)化,不僅能夠加快客戶投產(chǎn)的時(shí)間,更能夠幫助客戶更好的優(yōu)化產(chǎn)品的使用,獲得更好的產(chǎn)出。
在油氣行業(yè),寄云科技同國(guó)內(nèi)杰出的油氣裝備廠商寶石機(jī)械深度合作,將大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)應(yīng)用在包括鉆機(jī)、壓裂車等價(jià)值數(shù)千萬(wàn)的特種裝備的預(yù)測(cè)性維護(hù)上,通過(guò)實(shí)時(shí)采集裝備的運(yùn)行數(shù)據(jù),結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)的作業(yè)和維護(hù)記錄,幫助寶石機(jī)械實(shí)現(xiàn)了對(duì)油氣裝備的遠(yuǎn)程智能實(shí)時(shí)監(jiān)控,在避免關(guān)鍵故障、降低故障排查和修復(fù)時(shí)間等方面實(shí)現(xiàn)了大幅度提升,不僅使得客戶滿意度更高,降低了每年數(shù)百萬(wàn)的維護(hù)成本,也大幅縮減了工程師現(xiàn)場(chǎng)支持的維護(hù)費(fèi)用支出。
在軌道交通行業(yè),寄云科技同中車四方所緊密合作,針對(duì)地鐵列車運(yùn)營(yíng)方關(guān)心的牽引輔助、制動(dòng)、空調(diào)、車門等幾大關(guān)鍵子系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)問(wèn)題,利用亞秒級(jí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷、異常識(shí)別與性能評(píng)估的建模,通過(guò)統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)等方法,挖掘歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障維保記錄,選取有效特征,建立多種、多層次的部件級(jí)和單元級(jí)性能監(jiān)控和異常告警模型。
04、提高生產(chǎn)決策的實(shí)時(shí)性
隨著市場(chǎng)需求彈性的提高和競(jìng)爭(zhēng)的加劇,工業(yè)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策越來(lái)越要求精準(zhǔn)性和實(shí)時(shí)性。但現(xiàn)有的高端制造企業(yè),由于研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、產(chǎn)品服務(wù)等多個(gè)部門的分割以及專業(yè)系統(tǒng)的建設(shè),造成企業(yè)跨流程的經(jīng)營(yíng)管理決策往往需要通過(guò)多個(gè)專業(yè)子系統(tǒng)的報(bào)表和分析,經(jīng)過(guò)多次統(tǒng)計(jì)和延遲,結(jié)合人為的主觀判斷,才能得到模糊的決策。而當(dāng)限制條件維度增多并且在實(shí)時(shí)變化時(shí),這種滯后、模糊的決策能力,不僅無(wú)法滿足企業(yè)的經(jīng)營(yíng)要求,更有可能產(chǎn)生錯(cuò)誤的判斷,給企業(yè)帶來(lái)?yè)p失和風(fēng)險(xiǎn)。
寄云科技為某大型電力能源集團(tuán)提供了實(shí)時(shí)的生產(chǎn)決策系統(tǒng),將來(lái)自多個(gè)煤電、氣電、新能源電場(chǎng)的每秒數(shù)百萬(wàn)點(diǎn)實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù),與企業(yè)的ERP以及外部的氣象、電價(jià)數(shù)據(jù)相結(jié)合,基于流式計(jì)算引擎,實(shí)時(shí)的精準(zhǔn)計(jì)算每秒的整體發(fā)電量、損耗、設(shè)備效率,并對(duì)重大的危險(xiǎn)源和工藝進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)警,幫助集團(tuán)構(gòu)建起來(lái)實(shí)時(shí)的經(jīng)營(yíng)決策和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力。
夯實(shí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)-聚焦“數(shù)據(jù)智能”以終為始
時(shí)培昕博士指出,高端制造的智能化應(yīng)用將會(huì)面臨越來(lái)越碎片化、應(yīng)用場(chǎng)景越來(lái)越多而復(fù)雜、業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)性要求越來(lái)越高等多重挑戰(zhàn)。寄云NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是解決這些問(wèn)題的“良藥”,能夠讓企業(yè)在統(tǒng)一的平臺(tái)上,基于采集和集成的一系列實(shí)時(shí)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),利用平臺(tái)提供的一系列便捷的數(shù)據(jù)管理、分析和應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具,實(shí)現(xiàn)快速開(kāi)發(fā)一系列針對(duì)研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、運(yùn)行維護(hù)和經(jīng)營(yíng)決策類的智能應(yīng)用。
寄云NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)提供了完整的工業(yè)數(shù)據(jù)采集、處理、管理、分析和應(yīng)用能力,開(kāi)發(fā)了包括工業(yè)網(wǎng)關(guān)、邊緣智能網(wǎng)關(guān)、時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)、MPP數(shù)據(jù)庫(kù)、工業(yè)數(shù)據(jù)管理、可視化開(kāi)發(fā)、應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)、工業(yè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)等多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品,這一系列以數(shù)據(jù)智能為主線的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)產(chǎn)品,實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集、邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)接入,一直延展至數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析和人工智能建模,以及低代碼的敏捷應(yīng)用開(kāi)發(fā)工具,能夠快速幫助客戶集成物聯(lián)網(wǎng)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、管理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)、分析和挖掘數(shù)據(jù)以及應(yīng)用數(shù)據(jù)。
據(jù)時(shí)培昕博士介紹,寄云科技緊緊圍繞數(shù)據(jù)智能應(yīng)用這個(gè)目標(biāo),以終為始,反向優(yōu)化、引導(dǎo)平臺(tái)的定位和發(fā)展,使其“數(shù)據(jù)智能”優(yōu)勢(shì)、特色日漸明顯。同時(shí),平臺(tái)的先發(fā)優(yōu)勢(shì),以及豐富行業(yè)實(shí)踐的積累,都夯實(shí)了寄云NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)在高端制造領(lǐng)域的基礎(chǔ),也奠定了寄云科技在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的地位。
總結(jié)來(lái)看,寄云NeuSeer平臺(tái)目前已經(jīng)具備以下核心功能及特色:
物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)
平臺(tái)在物聯(lián)網(wǎng)層支持?jǐn)?shù)百種工業(yè)協(xié)議的實(shí)時(shí)采集和統(tǒng)一的物聯(lián)網(wǎng)接入,并通過(guò)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口實(shí)現(xiàn)豐富的業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成。同時(shí),支持邊緣端的實(shí)時(shí)計(jì)算,提供容器化的運(yùn)行環(huán)境,支持云端開(kāi)發(fā)的應(yīng)用和模型能夠?qū)崟r(shí)運(yùn)行在邊緣智能網(wǎng)關(guān)上,與實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)結(jié)合進(jìn)行實(shí)時(shí)的模型計(jì)算和應(yīng)用。
工業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)
平臺(tái)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)涵蓋物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等各種異構(gòu)數(shù)據(jù)的接入、管理和組織,還能夠針對(duì)工業(yè)的各種資產(chǎn)、工藝流程、知識(shí)結(jié)構(gòu)提供層次化、拓?fù)浠臄?shù)據(jù)模型,支持分析模型的實(shí)時(shí)部署,提供開(kāi)放的規(guī)則引擎,為上層智能應(yīng)用創(chuàng)造更加便捷的數(shù)據(jù)服務(wù)。
工業(yè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)
平臺(tái)支持基于機(jī)理模型和統(tǒng)計(jì)分析相結(jié)合,并融合機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)能力的創(chuàng)新分析方法,解決了傳統(tǒng)分析手段能力有限的不足;同時(shí),平臺(tái)創(chuàng)新性的“分析模板”將項(xiàng)目中積累的十多種常見(jiàn)分析方法,成功進(jìn)行了“軟件化”、“模板化”,便于用戶快速定制結(jié)合自身數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析目標(biāo)的分析工程,極大的加快了分析的效率和知識(shí)的積累。
工業(yè)智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)
提供可視化的無(wú)代碼和低代碼可視化開(kāi)發(fā),結(jié)合微服務(wù)架構(gòu)的持續(xù)續(xù)集成能力,不僅能夠支撐標(biāo)準(zhǔn)化的實(shí)時(shí)監(jiān)控、診斷和預(yù)測(cè)類應(yīng)用,還能夠支持復(fù)雜的流程化定制應(yīng)用開(kāi)發(fā)。平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接入、業(yè)務(wù)模型構(gòu)建、應(yīng)用開(kāi)發(fā)與測(cè)試、部署與運(yùn)維等全流程功能。
工業(yè)應(yīng)用和數(shù)據(jù)生態(tài)
平臺(tái)采用層次化、開(kāi)放式設(shè)計(jì),為大型企業(yè)未來(lái)的開(kāi)放生態(tài)提供了支持。平臺(tái)通過(guò)云應(yīng)用市場(chǎng)等模式,支持大型集團(tuán)企業(yè)、行業(yè)領(lǐng)頭企業(yè)快速構(gòu)建跨企業(yè)、多角色的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài),能夠構(gòu)建起涵蓋平臺(tái)運(yùn)營(yíng)者、應(yīng)用開(kāi)發(fā)者、企業(yè)客戶等多種生態(tài)角色,以及應(yīng)用、數(shù)據(jù)、計(jì)算和存儲(chǔ)資源等各種數(shù)字化資源閉環(huán)流動(dòng)的良性生態(tài)。
作為中國(guó)最早一批發(fā)布的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),寄云NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)連續(xù)多年入選工信部工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟年發(fā)布的《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)白皮書》,并通過(guò)了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟認(rèn)證的“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)可信服務(wù)評(píng)估”。不僅如此,寄云科技還參與了多個(gè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)方面的國(guó)家和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的編寫。
深耕數(shù)字化轉(zhuǎn)型-釋放工業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值
長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,寄云科技已有的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)產(chǎn)品的持續(xù)迭代,典型工業(yè)數(shù)據(jù)智能場(chǎng)景算法、模型和應(yīng)用的開(kāi)發(fā),以及寄云NeuSeer工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)相關(guān)核心能力的增強(qiáng)、不斷創(chuàng)新的平臺(tái)工具產(chǎn)品研發(fā),將大幅度提升現(xiàn)有設(shè)備效率分析、預(yù)測(cè)性維護(hù)、安全生產(chǎn)管控等數(shù)據(jù)智能應(yīng)用的效果,也將把高端制造、石油、電力、化工、軌道交通等行業(yè)應(yīng)用解決方案的場(chǎng)景及價(jià)值深化,助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
不僅如此,團(tuán)隊(duì)也是寄云科技多年來(lái)著力強(qiáng)化的一部分,其核心團(tuán)隊(duì)成員來(lái)自華為、西門子、PTC、和利時(shí)、IBM、美的、中車等大型企業(yè),有著豐富的行業(yè)背景和專業(yè)技能,覆蓋垂直行業(yè)、自動(dòng)化、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等專業(yè)領(lǐng)域。
寄云科技這支有多年工業(yè)自動(dòng)化、工業(yè)數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)團(tuán)隊(duì),不僅具備設(shè)備維護(hù)、質(zhì)量管理、工藝穩(wěn)定性控制、排程調(diào)度、自動(dòng)化控制的專業(yè)背景,更能夠針對(duì)不同的復(fù)雜場(chǎng)景,靈活的使用統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方面的智能數(shù)據(jù)分析技術(shù),對(duì)設(shè)備可靠性、質(zhì)量、效率等關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行深度分析、預(yù)測(cè)和模擬,產(chǎn)品創(chuàng)新的設(shè)計(jì)理念和專業(yè)服務(wù)能力都得到了行業(yè)客戶的高度認(rèn)可。
多年來(lái),寄云一直服務(wù)于中石油、中海油、國(guó)網(wǎng)、大唐、中車、中鐵、富士康、麥格納、河南能化等在內(nèi)的世界五百?gòu)?qiáng)和行業(yè)頭部客戶,積累了非常豐富的高端制造行業(yè)經(jīng)驗(yàn)與樣板工程,對(duì)于拓展行業(yè)內(nèi)其他客戶起到了非常有利的示范效應(yīng)。
下一步,寄云科技將沿著平臺(tái)化和行業(yè)深度智能化的方向,與客戶和合作伙伴共同挖掘和釋放工業(yè)數(shù)據(jù)的價(jià)值,通過(guò)不斷的優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)、提高生產(chǎn)質(zhì)量、提高運(yùn)營(yíng)效率和服務(wù)質(zhì)量,幫助中國(guó)的高端制造行業(yè)實(shí)現(xiàn)全方位的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,在全球化的趨勢(shì)中持續(xù)提升中國(guó)高端制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
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