58同城正式签署私有化协议，交易总估值约87亿美元
06-17
据投资界1月17日消息，专注于噪声识别的硕成（厦门）科技有限公司解决方案，获得数千万天使轮融资。
由可可资本与实安资本共同投资，百泽资本担任独家财务顾问。
2019年10月获得1万元种子轮融资。
硕诚科技（机器之声）成立于今年9月。
是一家机器故障诊断设备开发商。
它收集机器噪音数据进行运行监控和故障预测，有效降低工厂机器的故障率。
目前第一代产品已推出，服务于北京安通林汽车饰件有限公司等客户。
团队方面，硕诚科技首席科学家谭毅博士，现为北京安通林汽车饰件有限公司副研究员。
清华大学工程物理系.主要从事磁约束控制核聚变研究，负责SUNIST球形托卡马克装置的运行。
托卡马克装置是由金属腔体、泵、阀门、线圈、接触器、电力电子器件等各种机电部件组成的复杂装置。
博士。
谭毅表示，将高级运维人员的听诊能力转移到计算机上并实现商业化，关键是有效识别噪声。
基于他在聚变等离子体物理信号分析方面的丰富经验，他并不局限于传统的噪声频谱分析。
而是通过实验，从机械噪声的产生机理出发，总结出一套基于时频分析可以使用的方法。
普遍反映了典型机械故障的噪声特征。
通过监测这些噪声特征，可以实时了解机械设备的运行状态。
据了解，这组特征量在描述机械噪声方面非常准确。
适用于固体、液体、气体等常见噪声源，平移、旋转通用。
它对于典型的机械故障（例如松动、磨??损和堵塞）也非常有用。
无需使用大量数据来训练神经网络即可实现高辨别力。
基于上述技术，硕诚团队引入机器学习算法，开发了公司的旗舰产品——机器听诊大师。
官方表示，该产品识别生产线上机器状态的准确率跃升至95%以上，达到商业标准。
该产品以解决方案的形式提供给客户，包括前端信号采集器-SC盒子和后端云服务。
SC盒放置在被监控设备附近，负责采集噪声、提取特征、传输数据。
云服务器将采集到的特征数据识别为设备状态，通过网页或手机APP以实时状态、分时状态统计图表的形式展示给客户，将生产过程监控图表数据推送给客户，并可响应生产进度异常、机器健康状态异常发出警报等。
与传统意义上的大数据分析不同，基于身体特征系统的机器听诊大师可以完成状态学习和前端短时间内部署。
一般来说，硕诚科技的产品经理到现场进行实地考察，与客户沟通，了解客户关注的焦点。
然后他们可以确定部署计划并立即开始数据预收集和特征学习。
部署期间无需中断生产。
经过大约七到十五天的数据积累，状态学习就可以完成并交付给客户。
5月，机器听诊大师在安通林工厂上线。
该团队表示，使用该产品后，安通林工厂的机械设备故障率降低了3%。
通过降低不良率、提高运维效率，预计每年可带来1万元经济效益。
团队规划，前期重点关注的客户可能集中在核电、化工、电梯、轨道交通、汽车等领域。
核电站、化工企业一二次回路中的大量管道、阀门、泵等设备，电梯的自动运维，轨道交通、汽车领域的相关声音监控等都是非常适合的场景。
硕诚科技目前团队规模约17人，以技术研发人员为主，近一半成员来自清华大学。
团队还聘请了澳大利亚科学院前首席科学家、哈佛大学教授、现任数据科学终身教授王友谦作为大数据高级顾问。
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