近日，创业邦曾报道的工业互联网解决方案提供商华控智加完成数千万元Pre-A轮融资，由北京基石创投、科华基金、京福基金投资。本轮资金将主要用于扩大研发投入、加速产品设计，从而提升市场覆盖率和渗透率。
华控智加成立于2018年5月，是清华大学科技成果转化并现金投资的工业互联网及人工智能产业化平台企业，主要基于自主研发的细微特征提取、低资源与非协作人工智能技术，面向工业设备智能运维领域，推出基于机器指纹和运行大数据分析的设备健康预测性维护，以及运行参数智能优化解决方案。
纵观工业制造领域，我国每年的设备存量及新增规模庞大、造价高，同时也面临着设备健康状态不佳和运行过程参数配置不合理导致的能效降低、排放增加严重等问题。但传统的工业设备通常采用每个季度停机检修、一年大修的计划性维护方式，巡检难度大、维护成本高，难以及时发现潜在隐患。此外与机器视觉AI质检相比，图像技术只能做外观识别，无法提早预测设备内部的运行状态。
因此，华控智加自主研发了同步多传感器信号采集智能边缘计算终端，可实时采集和处理设备内部的声音、振动、温度等信号，再通过深度学习对数据进行建模分析，生成故障预测模型并与基于动力学和材料学机理故障检测模型相融合。同时，系统还在线获取设备实时运行数据，构建知识图谱分析模型，对设备运行过程中可能出现的问题进行推理和决策分析，实现工业设备故障和效能的画像分析，并对运行参数进行优化配置，实现智能运维。
华控智加联合创始人、CEO刘德广谈到，华控智加具有三点优势：一是公司的系统不光采集普通的信号的频谱特征，还采用了独有的细微特征提取方法。智加公司率先将该技术应用在工业领域，开发基于机器设备指纹的细微特征提取分析法，能够超早期地发现设备故障并进行精准预测；
二是系统采用了融合物理机制的深度神经网络建模方法，更适应工业场景，能够更准确地监测和管理大型核心装备的整体性运维状态；三是其他玩家主要采用开放式噪音监测方法，例如监测环境中的噪音，但公司能够提取到设备内部的细微特征信号，比外部环境更早发现设备故障问题。
整体来看，华控智加能给客户带来三大经济价值。首先是公司的整套系统能够帮助客户降低巡检费用，更早地回收投资成本；其次是帮助客户从传统的计划性维护转向预测性维护，降低维护费用；最后是尽可能地优化设备运行参数并延长设备的工作时间，增加经济效益。
目前，公司的盈利模式有两种，一种是产品销售的方式，卖解决方案为主；另一种是服务方式，由公司安装系统解决方案，每年收取相应的服务费。
现阶段，华控智加主要优先落地水电、风电、煤炭、电网、火电几大行业，产品已在国家电网、国家能源集团、国家电投、国投集团、京能集团等头部企业的核心装备上投入应用。预计明年，公司将在石油、化工、钢铁、轨道交通、装备制造等行业与更多大型企业落地合作。
附
往期报道：
华控智加融资历程：
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