自研大資料分析技術，「安爾法」為采礦業打造智能運維系統

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随着物聯網、大資料技術的成熟，越來越多的傳統制造業開始智能化改造，包括電力、鋼鐵、化工等領域。這些領域的生産受裝置影響大，對于裝置的智能運維往往能帶來較大幅度的效率提升。36氪近期接觸到一家工業智能服務商「安爾法」，面向礦業領域提供裝置數字化運維解決方案。

「安爾法」成立于2017年，利用工業網際網路和資訊化技術，為礦業客戶提供裝置預測性維護系統以及大資料智能監控平台，進而降低工廠運維成本、提高生産效率。公司客戶以選煤廠、選礦廠為主。

礦業領域的大型裝置占比高，生産環節互聯，單台裝置的故障停機就可能造成百萬元級别的損失。公司研發負責人吳德勇表示，安爾法的智能運維解決方案通過采集裝置資料、實時監控裝置運作狀況，能協助避免故障停機帶來的經濟損失，并将生産效率提升10%。

據了解，「安爾法」裝置預測性維護的技術核心展現在大資料分析上。傳感器采集裝置資料之後，由背景的資料平台基于自研算法統一分析處理，并通過機器學習判斷裝置故障率。由于裝置在不同的使用周期故障率不同，安爾法的資料處理算法能根據時間參數輸出新的模型。

當裝置出現故障預警時，安爾法智能運維系統會将相關資訊直接推送給管理人員，進而及時調修裝置。在預測性維護系統中，安爾法還加上了其他管理營運子產品，可打通工廠生産、管理等各方面的需求。比如，在預測性維護系統中嵌入庫存管理子產品，管理人員在收到預警時，可直接檢視所需零配件資訊及其倉儲位置編号。

目前，公司服務對象仍以選煤廠、選礦廠為主，接下來公司會尋求跟裝置生産廠家、代理商直接合作。一方面為裝置商和代理商提供售後及遠端運維服務，另一方面，通過跟裝置商、代理商合作，可在上遊直接打通主流裝置資料，減少跟工廠的對接障礙和工程成本。

此外，公司還針對地下采礦場景開發了遠端控制工具。通過無線網絡将鏟運機連接配接到監控室，由監控中心實時監測，并發送指令來遙控鏟運機各類動作。當鏟運機運作狀态監測參數超過設定時，車載報警單元可直接發出聲光報警。

能實時顯示每次鏟礦單鬥的重量以及累積重量，便于統計司機每個班次、月和年的工作量；由鏟運機車載單元實時監測車輛運作狀态，并上報給監控中心。當鏟運機運作狀态監測參數超過設定門限時，由車載單元發出聲光報警，同時将報警上傳給監控中心；

公司以物聯網硬體+SaaS軟體的服務模式為主，其中SaaS軟體按月收費。此外，公司也會面向大客戶提供定制化解決方案，客單價可達百萬級，投資回收期在一年左右。

融資上，「安爾法」曾獲得浩特礦業和泰戈特中國的投資。兩家投資方都是國内礦廠供貨及建設的工程公司，在客戶資源上可以跟安爾法形成協同效應。

公司董事長黃恒是澳洲礦業冶金學會會員，也是浩特礦業聯合創始人，擁有超過15年資源業工程傳遞經驗。公司研發負責人吳德勇畢業于中國礦業大學，大學期間曾獲得全國大學生數學模組化競賽一等獎，已經在礦業資訊系統軟體設計及嵌入式開發領域工作多年。

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原文釋出時間：2020-03-30

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