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■将橙盒（上图）布置在工业环境中，能收集机器设备运转的噪声（下图）。
庄焰
谭熠
瞿千上
台海网11月7日讯 据厦门晚报报道在广东的一家钢铁厂车间里，飞剪机组正斩切着从精轧机组转出的钢带。这里发出的噪声轰鸣刺耳，工人们不得不带上耳塞进行检查作业。在厦门火炬高新区企业硕橙科技的首席科学家谭熠看来，正是这让常人难以忍受的声音，却反映着设备的健康状态和运行情况。
硕橙科技主营产品“机器听诊大师”通过布置在工业环境中的橙盒（SC Box）收集机器设备运转噪声，从中提取声音特征值，利用机器学习和AI算法,识别工业设备的实时运行状态以及各零部件的健康指标。
校园起步:
发现噪声后的“玄机”
清华校友一拍即合
想到用声音识别来监测设备状态，故事还得从清华大学的校园说起。
硕橙科技核心团队都是来自清华大学的“学霸”。董事长庄焰是清华大学机械工程系学士、工商管理硕士；首席科学家谭熠是清华大学工程物理系博士；而总裁瞿千上则是清华大学电子工程系学士、德国达姆施塔特工业大学硕士。
当时，谭熠在清华主要从事可控核聚变的研究，在实验中要用到一种球形托卡马克装置。这种装置需24小时不间断工作，出现故障的概率也比较大，为监控装置部件的状态，需要使用多种不同类型的传感器。很多时候，传感器往往由于各种故障而先于被监控设备失效，变得形同虚设。
疲于解决各种异常的谭熠博士尝试通过设备运行噪声来监控它们的运行状态，因为长期的运行维护经验告诉他:设备的工作状态与其噪声特征有着非常紧密的联系。机器工作时通常会发出大量噪声。嘈杂的噪声虽然令人厌烦，却蕴含着丰富的机械状态设备信息，并且提供了一种非接触的设备状态监测途径。
彼时，同在清华的庄焰正在从事机械无损检测方面的研究，他对机械故障的类型和原因都很熟悉，二人一拍即合，希望把声音识别的技术带到预测性维护领域。
扎根厦门:
推出“机器听诊大师”
不需培训即可“上岗”
工厂里的设备在运转的过程中，每一个“节奏”都暗藏玄机。刮擦声变大，可能是缺少润滑油；振幅频率变大，可能是螺丝松动……这些看起来微小的变化，却有可能影响整个生产线的运行。
识别出机器噪声的细微变化对工厂里的老工人来说并非难事。多年的经验让他们有了“异于常人”的听力，能够做到“听声辨位”。然而，老工人退休，设备自动化程度变高，这种方法也正在逐步“失效”。不再依赖人工“听声辨位”，而靠人工智能预测维护设备，慢慢变成很多企业的刚需。
在最初的几年，庄焰和谭熠的产品还停留在实验室里，他们自主开发了一整套通用、自适应的噪声识别算法，能将生产线上机器状态识别的准确率跃升至95%以上，达到了商业化标准。2016年，有不少工业企业找到他们，希望应用这项技术，这让大家看到了这项技术商业化的可能。
2016年，硕橙科技在厦门正式注册成立；2017年硕橙科技正式推出产品“机器听诊大师”系统。“机器听诊大师”可通过布置在工业环境中的橙盒收集机器设备噪声，从中提取声音特征值，利用机器学习、识别工业设备实时运行状态以及各零部件的健康指标，并上传到云端，用户可通过网页或手机端随时随地查看设备健康度和生产状态，在设备故障前得到预警并及时进行维护。
从需求调研开始，“机器听诊大师”一般只需3个月的时间就能落地应用，且由于是非接触性方案，不需要改造生产线，不需要停工，更不需要额外的操作或应用培训就能直接使用。
应用广泛:
降低企业维护成本
受到众多名企青睐
在工业生产中，要是机器设备状态不佳，带“病”运转，会给企业造成日积月累的损失。瞿千上告诉记者，传统的预防性维护一般是对设备进行定期停机检修，预测性维护则是基于设备上的各种传感器实时监控设备的运行状态。实际上，这是一种“未病先治”的做法。
瞿千上介绍说，使用硕橙科技“机器听诊大师”不仅可以改变以往定期停机检修的惯例，还可以为工厂节约上百万，甚至上千万元的成本。“机器听诊大师”的应用可显著降低机器故障率，减少70%的故障停机，同时，通过科学维修排班，优化备件采购计划，还可使维护成本降低25%，为客户带来可观的经济效益。
瞿千上说，公司目前有50多名员工，大多是从事技术研发工作，营销人员很少。很多客户都是慕名而来，硕橙科技再进行定制化的部署和生产，公司近些年订单不断，积累了不少大客户。
据了解，“机器听诊大师”可广泛应用于烟草、日化、钢铁、水务、机械加工等行业及领域。目前，硕橙科技已与诸多知名企业合作，如厦门烟草、宝洁集团、中国商飞、中冶赛迪、宏发股份、德国艾默什水务等。
（记者 张海军 通讯员 管轩 李幼君）
