关于工厂而言，影响出产功率最要害的要素便是意外停机，一次停机将会形成整条流水线停止工作，形成数百万乃至千万的丢失。乃至，意外停机许多时分仅仅比较细微的成果，关于风电厂、化工厂和钢铁厂等大型工厂而言，设备毛病有或许形成大型事端的产生，丢失更为巨大。
我国工业如火如荼开展的数十年间，关于工业设备的监测仍以人工为主。曩昔，工厂的工业设备大都选用人工巡检保护的方法，工人每天守时巡检机器，发现毛病再上报给修理工，修理工依据毛病巨细采纳不同办法，然后反馈给车间主任，再陈述给工厂厂长等......这类“巡检式保护”耗费时刻较长，极大地影响企业出产功率，也会产生不少隐性丢失。
进入工业4.0年代后，猜测性保护技能开端应用于不少工厂，然而在我国工业设备范畴，其仍然是较为新鲜的存在。
猜测性保护指的是在正常工作期间进行功能监控和设备状况监控，以削减毛病产生的几率。依据我国电子技能标准化研究院数据显现，2020年制作业中开端实行猜测性保护的企业份额仅为14%，职业浸透率较低。
前海慧联是国内主做“猜测性保护”的草创企业，前不久获得了来自深圳高新投的PreA轮出资。
前海慧联打造的intelliunioncloud系列智能监测体系，包括多种产品,针对不同的机组选用不同的监测方法，经过在机械设备上安置振荡、温度等传感器,实时感应到机械设备要害部位的振荡和其他参数的改变数据。监测成果可为机械设备功能评价、毛病预示、寿数猜测、计划性检修等供给技能支持，而延伸设备运用寿数,确保出产安全、安稳工作。
intelliunion cloud系列智能监测体系是国内罕见的可适用多个职业的猜测性保护体系，且其产品悉数完结国产化的自主制作。
作为草创企业的前海慧联，其intelliunioncloud系列智能监测体系最大的优势在于拥有着丰厚的大数据堆集，这在开展尚处于前期的工业智能运维职业中非常可贵。
前海慧联总经理郑飞鸿告知36氪，intelliunion cloud系列智能监测体系内部的大数据堆集了60类规矩，上万台设备毛病的数据模型、包括多种产品。
“举个比如，这个大数据堆集相当于把专家脑海里的东西悉数写入计算机，用排除法的方法来判别毛病。60类规矩里每一条规矩都带着相应的毛病原因，触发之后就会报警，在现场有时或许会触发好几条，会有必定的错误率，此刻大数据会进行优化（指的是公司曩昔堆集的上万台设备毛病模型），两种数据一起比照剖析、找出问题。大数据体系可以进步关于毛病的响应与确诊速度，并且它会不断学习不同的毛病问题，越学越聪明。这套大数据在国内智能运维职业是独有的，可以树立这套大数据的根底是有必要有沉淀，有必要能拿到不同工厂工业设备的毛病数据，许多企业没有这个堆集，并且现在许多工业设备的数据也很可贵到。”郑飞鸿介绍道。
前海慧联的大数据堆集跟其开创团队的布景有重要联系。公司开创团队来自于阿尔斯通创为实技能开展（深圳）有限公司。
天眼查工商信息显现，阿尔斯通创为实隶属于阿尔斯通电力群能源管理事务部，多年来的事务都是供给工业设备长途在线监测信息技能和产品的高科技企业，曾是我国商场最大的旋转设备在线监测和剖析体系供货商，并供给世界上仅有的依据INTERNET的旋转设备长途监测技能和服务。阿尔斯通创为实曾与中石化集团、中石油集团、大亚湾核电站等大型企业树立过协作联系大亚400多家企业供给了超越2000台机组的在线监测服务，阿尔斯通创为实的前身创为实创立于1998年，也是我国最早做工业设备监测信息技能的企业，于2006年被阿尔斯通收买。
郑飞鸿表明：“团队在阿尔斯通创为实都工作了十来年，阿尔斯通曩昔在我国做了很多工业设备监测服务事务，堆集了非常多的数据。在脱离阿尔斯通后，咱们带着这些数据树立了大数据毛病剖析体系。当年阿尔斯通在国内协作的客户触及到风电厂、火电厂、核电厂、石油化工和冶金职业，触及多种职业，使得咱们开宣布的产品也适用于多个职业。”
华安证券以为，与部分发达国家比较，我国状况监测与毛病确诊职业起步较晚。整个职业格式可分为三种类型：第一类，完好计划供给商，有自主研制、出产才能，可掩盖多个职业和范畴，具有毛病剖析和确诊才能；第二类，掩盖某一细分职业的产品供给商；第三类，设备集成商和代理商，不具有出产和服务才能。
intelliunioncloud系列智能监测体系工作的底层逻辑在于，当机械工作时会产生振荡，振荡会传达着不少信息，是否工作正常，抑或某一部分在工作时现已呈现问题。监测体系依据振荡着的机械制作出“心电图”，经过专业培育的关照工程师将经过调查“心电图”找出问题。
“咱们一同开会，每个人的声线都是不一样的，一起说话时我的声响就会被吞没掉。机械中小毛病也是如此，它会被其他能量吞没掉，一开端它的改变不大，咱们体系做得是找到被吞没掉的毛病能量，把它提取出来，剖析它能量的巨细和改变，然后提早预判出机械会在何时出问题。”
郑飞鸿告知36氪：“只要是会滚动的机械，intelliunioncloud就可以做监测。”
曾经海慧联做过的事例而言，有某自来水厂高压电动机非轴伸端振荡较大，比照同类型电机噪音显着。修理人员找不到毛病的详细原因，前海慧联经过对电动机非驱动端波形频谱图和振荡趋势图的剖析，发现某一频率的Hz之间存在较大能量，存在显着的反常，判别出对错驱动端轴承内圈存在毛病，并伴有严峻光滑不良。现场修理人员即轴承轴伸端轴承进行替换，发现内圈的确产生严峻的磨损。
可以看到，关于工厂而言，运用猜测性保护技能非常有必要。该技能可以提早预知设备毛病,完结预知修理，针对性修理；有用延伸设备运用寿数，进步设备利用率；合理猜测机械设备寿数，提高产品产量和质量；下降设备运维本钱,削减备品备件的糟蹋，下降库存和资金占用；削减现场修理人员的工作量。
郑飞鸿表明，以国内某核电厂为例，它有8000台泵和8000台电机，总共16000台，由单人进行巡检作业。一般来说，一个月能悉数巡检一次现已不错。某台泵出了问题，导致更前面某个压力产生改变，严峻的会导致整个核电站停堆，丢失巨大，巡检人员他有必要逐渐排查，这就太晚了。
德勤《猜测性保护和智能工厂》陈述显现，不合理的保护战略会导致工厂产能下降 5%- 20%，工业工厂每年意外停机而形成的丢失高达5300 亿美元。
现在，前海慧联intelliunion cloud系列智能监测体系的客户首要来自于风电职业。
“风力发电在国内是个大趋势，风电职业关于猜测性保护需求很大，咱们也在要点重视这个职业，开发更多的产品。”郑飞鸿介绍称。
华安证券剖析：风电机组单价较高，一般2 兆瓦以上的机组设备往往高达千万，比较一旦呈现毛病导致硬件损坏将带来昂扬丢失，对添加猜测性保护监测设备带来的本钱并不灵敏；风电机组布置的地理位置较为特别，一般坐落荒漠、 海岸、山脉，乃至海上，修理人员难以快速参与，部件及其他资源无法及时到位修理难度、修理耗时俱高；意外停机带来的罢工丢失相当可观，一旦风电机组呈现电机抱死事端，其带来的收益丢失每天在万元以上，长时刻无毛病工作关于存在很多民营风电职业尤为要害。
早在 2015 年，我国现已累计完结145.4GW风电机组装机量，在尔后的六年间，加快完结183.1GW 新装量，到 2021年末存量总计 328.5GW，CAGR为14.6%。从存量结构来看，工作商场超越6年的机组占比超越 44%，其呈现毛病的概率跟着机械寿数的耗费及电气设备老化逐渐扩大。且因为布置时刻较早，部分并未装置监测运维体系，存量改造空间明显。
据郑飞鸿介绍，前海慧联针对风电职业开发了Intelliunion Cloud WindMon 系列风机智能监测体系，包括14种产品模块可应用于风电职业的猜测性保护。
