硕橙科技宣布完成Pre

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2019年1月，扎根于机械设备状态监测和故障预测的硕橙(厦门)科技有限公司宣布完成由美华创业投资有限公司和厦门高辛科技创新有限公司共同投资的首轮融资..

与传统的工业设备运行维护模式不同，硕橙科技将语音识别技术与各种工业应用场景相结合，以非接触方式对设备进行实时监控，实现设备故障预测、零部件生命周期管理和产品质量检测，致力于打造各行业通用的标准化产品。目前，硕橙产品已准确应用于数十家标杆企业的不同行业场景中，有效降低了机械设备的故障率和运营成本。

据了解，通过硕橙的产品，国内某知名上市企业生产车间的故障率从7%降至3%，连续两年分别带来产值贡献1.28亿元和3000万元。此外，与提高设备可靠性、降低人工成本和提高生产效率等基本效益相比，硕橙科技凭借噪声识别的技术优势，开辟了多种工业场景并成功实施了应用，如在烟草行业。空压缩机、绕线机实现故障预测；实现刀具行业零件的生命周期管理；在车间的生产线上，可以检测产品的合格率。

硕橙技术源于清华大学核聚变与等离子体物理实验室球形托卡马克设备的运行维护方案。该实验室复杂的场景、精密的设备和苛刻的要求为硕橙产品创造了超高的起点。

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在产品硬件方面，硕橙技术实现了设备噪声的非接触式采集和初步分析；在软件方面，通过算法实现了特征值的识别和设备故障类型的判断。产品的核心竞争力和技术壁垒在于通过软件侧算法提取特征值。凭借强大的研发实力，硕橙自主开发了一套通用的自适应噪声识别算法，通过噪声特征描述机械设备的运行状态。

硕橙科技通过噪声大数据分析总结出具体的噪声频谱类型

对此，硕橙科技首席科学家覃逸博士说:“我们有一个更好的声音描述方法，其实现的关键在于我们自己开发的‘自适应算法’和70多个独特的特征集。该算法是团队多年积累的，应用成熟稳定。独特的特征集保证了极高的故障识别精度，可以直接推断出目前常见的机械故障。噪声特征识别的准确率高达95%，高于行业水平。”相关市场数据表明，硕橙科技开发的整套噪声识别算法在准确率和学习成本(所需时间和数据量)之间取得了良好的平衡。

目前，橙师傅团队有30多人，主要成员是R&D和产品人员。创始团队的主要成员都毕业于清华大学。其中，首席科学家覃逸于2017年12月入选厦门市“双百人才计划”。据了解，硕橙科技刚刚于2018年1月收到由科科资本和世安资本共同投资的1000万天使轮融资，在不到一年的时间里获得了美华创业投资和厦门高新科技创新的预轮融资。经过这轮融资，公司将加快产品研发和营销，提升核心竞争力。

对于这一轮投资，美华创业投资的创始合伙人吴世春表示:“噪音识别是硕橙的核心竞争力，豪华团队是我们选择投资硕橙科技的重要因素。2020年中国预测维修市场总支出将达到110亿美元，发展前景广阔。对于工业互联网感知层来说，现在是切入的时候了。硕橙科技的创新技术使其在这一领域处于领先地位，并有数量化的趋势！”