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随着物联网、大数据技术的成熟，越来越多的传统制造业开始智能化改造，包括电力、钢铁、化工等领域。这些领域的生产受设备影响大，对于设备的智能运维往往能带来较大幅度的效率提升。36氪近期接触到一家工业智能服务商「安尔法」，面向矿业领域提供设备数字化运维解决方案。
「安尔法」成立于2017年，利用工业互联网和信息化技术，为矿业客户提供设备预测性维护系统以及大数据智能监控平台，从而降低工厂运维成本、提高生产效率。公司客户以选煤厂、选矿厂为主。
矿业领域的大型设备占比高，生产环节互联，单台设备的故障停机就可能造成百万元级别的损失。公司研发负责人吴德勇表示，安尔法的智能运维解决方案通过采集设备数据、实时监控设备运行状况，能协助避免故障停机带来的经济损失，并将生产效率提升10%。
据了解，「安尔法」设备预测性维护的技术核心体现在大数据分析上。传感器采集设备数据之后，由后台的数据平台基于自研算法统一分析处理，并通过机器学习判断设备故障率。由于设备在不同的使用周期故障率不同，安尔法的数据处理算法能根据时间参数输出新的模型。
当设备出现故障预警时，安尔法智能运维系统会将相关信息直接推送给管理人员，从而及时调修设备。在预测性维护系统中，安尔法还加上了其他管理运营模块，可打通工厂生产、管理等各方面的需求。比如，在预测性维护系统中嵌入库存管理模块，管理人员在收到预警时，可直接查看所需零配件信息及其仓储位置编号。
目前，公司服务对象仍以选煤厂、选矿厂为主，接下来公司会寻求跟设备生产厂家、代理商直接合作。一方面为设备商和代理商提供售后及远程运维服务，另一方面，通过跟设备商、代理商合作，可在上游直接打通主流设备数据，减少跟工厂的对接障碍和工程成本。
此外，公司还针对地下采矿场景开发了远程控制工具。通过无线网络将铲运机连接到监控室，由监控中心实时监测，并发送指令来遥控铲运机各类动作。当铲运机运行状态监测参数超过设定时，车载报警单元可直接发出声光报警。
能实时显示每次铲矿单斗的重量以及累积重量，便于统计司机每个班次、月和年的工作量；由铲运机车载单元实时监测车辆运行状态，并上报给监控中心。当铲运机运行状态监测参数超过设定门限时，由车载单元发出声光报警，同时将报警上传给监控中心；
公司以物联网硬件+SaaS软件的服务模式为主，其中SaaS软件按月收费。此外，公司也会面向大客户提供定制化解决方案，客单价可达百万级，投资回收期在一年左右。
融资上，「安尔法」曾获得浩特矿业和泰戈特中国的投资。两家投资方都是国内矿厂供货及建设的工程公司，在客户资源上可以跟安尔法形成协同效应。
公司董事长黄恒是澳大利亚矿业冶金学会会员，也是浩特矿业联合创始人，拥有超过15年资源业工程交付经验。公司研发负责人吴德勇毕业于中国矿业大学，大学期间曾获得全国大学生数学建模竞赛一等奖，已经在矿业信息系统软件设计及嵌入式开发领域工作多年。
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