寄云科技入围数据智能创新50强

　　探索工业领域完整应用

　　在近日召开的中国数据智能高峰论坛上，寄云科技入围数据智能创新企业50强榜单。作为榜单中“工业场景应用”的代表，寄云科技经历了数据智能、工业互联网在多个工业领域从零到一的完整应用过程，在数据智能应该在哪些细分领域落地、应该在哪些应用方面落地、如何与现有工业环境融合、应用产品的标准化等方面进行了诸多探索，为行业创新发展积累了经验。

　　与会人士提到，从榜单以及当前的行业形势来看，工业相比金融、营销等领域在数据智能的发展进度以及范围上都要相对缓慢。主要原因，一是工业比较传统、关键，IT应用的一次故障可能只会影响几单共享单车或者外卖交易，但工业应用故障可能会带来安全事故、装备损坏、生产中断，造成的直接和间接损失甚至可达上亿元;二是工业数据智能门槛太高，其数据维度、数据类型复杂度、相关系统的规模和复杂度、外界因素的不确定性等，都远高于其他领域。

　　寄云科技方面表示，以数据为驱动，以价值为导向，是数据智能应用成功的关键。数据智能等方案之所以能够被客户接受，最终还是在于其能够带来价值，比如效益的提升、投入的减少、管理能力增长、安全性提高等。

　　那么，工业互联网企业该如何在工业领域推动数据智能的发展呢?寄云科技确定了3个重要参考点，即高价值、高难度、高效益。油气、化工、轨交、高端制造、电力等领域，或多或少都会涉及高价值装备、高复杂度系统、高难度数据分析、高优化效益回报等特点，相关企业也有强烈的数据智能应用意愿。服务这些行业的头部企业才能获得有价值的业务需求，从而不断促使数据智能服务迭代升级。

　　工业系统和应用数量多且种类复杂，如何选定数据智能应用方向也是行业正在探索的问题。寄云科技将目前的工业数据智能应用锁定在高端装备预测性维护、数字化产线、工艺质量优化以及生产安全等方向。比如，在油气领域的钻井平台等大型装备的维护方面，国内普遍面临着信息缺失、不规范、不通畅等弊端，为数据的融合带来巨大挑战。低效的维修模式也是过度维修、过多非计划性停机等不良现象的主因。装备维护整体的不规范又导致了装备使用情况无法更全面的反馈到制造商那里，支撑其优化装备的研发、设计和生产，最终带来的是整个链条的长期不良循环。寄云科技为国内某油气装备制造商提供的智能运维解决方案，不仅帮助其构建了基于设备实时数据实现预测性维修的完整方案，同时还提供了故障知识库以提高故障诊断效率，实现运维经验的沉淀。移动端还能够帮助运营人员随时随地了解设备的健康状态，并能够通过远程专家的指导，对异常做出及时处理。整个方案构建在寄云NeuSeer工业互联网平台之上，覆盖了从数据采集、数据处理和存储、数据分析和建模以及应用开发等全流程的应用，系统能及时分析出现故障设备所需要进行维护的优先级，并自动反馈到不同时间的维修计划中。