隨著工業(yè)4．0和數(shù)字化浪潮席卷而來，傳統(tǒng)的施工行業(yè)正在向自動化、數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型，這也促使施工行業(yè)對機械設(shè)備更科學(xué)高效管理的訴求變得更為迫切。

“傳統(tǒng)施工企業(yè)的油耗管理、臺班管理等是依靠人工識別和紙筆記錄方式，管理效率相對低下。利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、AI結(jié)合云計算平臺，過去無法實時處理的設(shè)備管理問題都可以更有效的解決�！蹦暇┲曲Q電子科技有限公司（以下簡稱“智鶴科技”）CTO陳穎弘在接受記者采訪時表示。

通過在機械設(shè)備頂部搭載智能傳感器，智鶴科技的平臺可以實時采集機械車輛的經(jīng)緯度、速度、方向、加速度、角速度等超過100個參數(shù)，并上傳到云端進(jìn)行智能分析。無論挖掘機、渣土車等設(shè)備在哪里，管理人員都能隨時知曉機械設(shè)備的位置、怠速情況和工作時長。施工人員駕駛的車輛是否超速，是否偏移路線，以及趟數(shù)是否合規(guī)等都會給出實時報警，管理人員可以及時進(jìn)行預(yù)警和干預(yù)，也可以每天生成日報，進(jìn)行整體情況復(fù)核和定向監(jiān)管，確保施工安全。

油耗成本占據(jù)機械使用成本的四成左右，這讓油耗管理成為施工企業(yè)最為關(guān)心的課題之一。智鶴科技采用智能油箱蓋替換原有油箱蓋，可感知油箱蓋的開合情況，精準(zhǔn)油位變化數(shù)據(jù)，當(dāng)油量出現(xiàn)異常下降時就會立即發(fā)送報警通知，可有效解決普遍存在的偷油漏油的問題，使燃油成本變得更為可控，甚至大幅降低成本。

強大的云平臺是一切的基礎(chǔ)

據(jù)陳穎弘介紹，要實現(xiàn)這樣的精細(xì)化管理，必須采集海量數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆破脚_，并24小時進(jìn)行實時數(shù)據(jù)處理和分析進(jìn)行機群和設(shè)備動態(tài)監(jiān)控。這對云計算性能提出了很高的要求，一個穩(wěn)定、安全、高效的云平臺成為支撐這一切的底座。

智鶴科技在今年開始使用AWS云服務(wù)�！皩�業(yè)的事就應(yīng)該交給專業(yè)的人來做。”陳穎弘表示，“AWS的彈性可擴展以及豐富的產(chǎn)品組合，有效地支撐了業(yè)務(wù)的發(fā)展�！�

陳穎弘分享了一個真實例子：“有一天晚上，由于項目優(yōu)先順序改變，原本監(jiān)控工程機械的終端同時被用來監(jiān)控扎土車超速、圍欄警報以及趟數(shù)計算等行為。為此GPS截取時間從1800s／次，變?yōu)?s／次。這一小小的改變導(dǎo)致兩天后的數(shù)據(jù)量將爆沖到360倍，造成MySQL數(shù)據(jù)庫無法負(fù)荷。多虧選擇了AWS平臺，我們直接把EC2配置進(jìn)行大升級，順利支撐到一周后NoSQL集群的上線�！�

AWS首席云計算企業(yè)戰(zhàn)略顧問張俠介紹，目前在重機械制造行業(yè)，無論國外知名的卡特彼勒還是中國的三一重工，都選擇與AWS進(jìn)行合作，AWS云平臺正在為工業(yè)、制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，提供有力的IT支撐。

AI助力機械施工的數(shù)字化變革

除了云計算，張俠還看好人工智能等新技術(shù)在智能工廠、智能礦山等方面的應(yīng)用前景。

“AI技術(shù)可以實現(xiàn)對設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)。在機器運轉(zhuǎn)出故障之前，往往運轉(zhuǎn)聲音、速度都會發(fā)生異常。一旦出現(xiàn)怪聲，或者轉(zhuǎn)速變得不均勻了，通過對其進(jìn)行智能識別，就能提前進(jìn)行更換和維護(hù)。在礦山管理方面，借助AI來智能探測當(dāng)?shù)氐目扇夹詺怏w的含量，一旦達(dá)到臨界值自動就把風(fēng)扇打開。另外礦車也可以實現(xiàn)自動駕駛，減少安全事故。利用AWS的AI云服務(wù)，例如AmazonSageMaker，可以讓這些客戶更快、更容易地構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機器學(xué)習(xí)模型，更高效地開發(fā)和利用AI技術(shù)，通過更少的工作量和更低的成本更快地投入生產(chǎn)�！�

智鶴科技也在積極探索人工智能在機械施工方面的應(yīng)用。

“目前，我們還處于機械物聯(lián)網(wǎng)的第一階段。即把所有的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)化，優(yōu)化施工企業(yè)的管理效率和施工效益，我們基本上已經(jīng)可以實現(xiàn)施工現(xiàn)場全品類、各機型統(tǒng)一管理，并且正在研究通過深度學(xué)習(xí)的算法來實現(xiàn)，實現(xiàn)自動化的派工和臺班統(tǒng)計。下一步，我們希望實現(xiàn)智能輔助駕駛，協(xié)助施工單位做出更敏捷的響應(yīng)，輔助機手進(jìn)行安全、高效的操作。一些危險的工地，甚至可以通過機械車輛的無人駕駛來完成。我們最終的目標(biāo)是邁向智慧工地，讓每臺機械設(shè)備具備人的認(rèn)知，推動建筑施工行業(yè)的數(shù)字化變革�！标惙f弘說。