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解决 AI 应用难题——产品化

尽管 AI 成为了产业的热点，更多的企业也聚焦于 AI 应用。但是，考虑到从数据的预处理、特征提取、模型训练、调参等整个流程的复杂性，对于工业而言，通过工程集成将其“场景化”、“产品化”，则是它能够发挥价值的必然实现路径，否则，它将变成一个个独立项目，消耗大量的工程师资源，而因此变得缺乏经济性，而经济性是任何先进技术能够真正被采用的关键评价指标。

早在 10 年前，贝加莱已经开始通过机理建模与学习混合方式在风力发电机组、饮料灌装设备、印刷等重值设备上开始了预测性维护的应用。经过大量的工程实践积累，具备了将这些应用封装为标准产品的基础。因此，在 2021 年，贝加莱（中国）机器智能研究院（MITC）开启对“预测性维护”技术的标准化封装，以让用户能够采用简单的方式来实现预测性维护的应用。

机器入职前体检与在线监测

原本采用预测性维护更多的是在设备现场运行，但是，来自众多的领先装备企业也提出了重要的诉求，就是，能否将这些监测技术也用于出厂前的设计、安装、验收阶段。如图 1，它构成了机器的完整生命周期中的服务理念。