厂区使用能源管理系统是为了能够监控能源消耗情况，同时也与产品质量有关系。 合理配置能源的同时，还可以提高企业的竞争力。 对于工厂的能源管理系统来说，它具体可以帮助行业做什么呢？ 如何通过系统实现集中管理、集中监控。

能源管理系统不仅可以监控能源、分配能源，还可以有效帮助工厂提高能源和生产力，实施和制定企业事故预案智慧能耗监测管理系统报价，快速分析判断事故原因，持续调整能源消耗。 基于能源消耗分析，能源规划、能源质量管理等是有效的。

用电质量在线分析界面

1. 功能

1、能源管理系统主要能够不断优化能源管理，不断平衡能源使用，帮助管理者清楚地了解不同时间段的具体使用情况。

2.能源管理系统的主要功能之一是能够简化能源运行管理的安装。 减少员工的管理投入，节省人力资源成本，不断提高劳动生产率。

3、持续优化厂区能源管理，对数据采集进行信息分析，实现能源管理自动化，通过基于数据的能源评价体系，从管理中获取效益。

4、对于工厂来说，要对能源进行集中管理、分散控制，能够从全局的角度审视基本需求，适应工业化战略的发展需要。

5、存储和管理能源信息，并对数据进行分析和结构化，以便能源人员能够掌握系统的状态，并经过对系统的合理调整，确保系统能够运行到更好的状态。

以上是对工业厂房能源管理系统的简单介绍。 该系统不仅可以监测能源介质，还可以为设备提供监测和控制。

行业高端装备具有产品复杂、价值高、生命周期长、生产管理复杂的特点。 如何维护和管理高端设备的能耗一直是工业企业的痛点。 近年来，工业互联网领域的预测性维护和能耗管理引起了工业领域企业的关注。 根据工业互联网产业联盟发布的《工业互联网平台白皮书》数据，我国互联网平台应用中设备健康管理占比最大，达到26%，能耗与排放管理应用占比8%。 体现了设备物联网和数据应用于健康管理、能源管理的发展趋势。

36氪最近接触到的工业物联网服务商苏信物联网推出了端到端的工业运维物联网解决方案。 设备进行设备健康管理和能耗管理。

基于数据维度和市场特征实现设备健康管理

实现设备健康管理的一个关键要素是收集设备的高价值数据。 通过测量速度、加速度、位移等参数获得的振动数据能够真实、客观地反映机械设备运行的深层变化，利用这些数据进行设备健康管理的适用设备类型也比较广泛。 当前数据是设备能耗管理的核心，但工业设备的用电量数据往往不完整。 目前，大多数企业组装的智能电表采样率低于每秒​​10次，无法全面捕捉设备用电异常细节。

因此，苏芯物联网选择从振动、声发射、电流这三个通用性很强的数据维度入手，开发出集成振动、声发射、电流等传感器的智能无线硬件。 其中，声发射数据采集主要针对频段（20KHz～1MHz）内的高速振动信号，使设备能够覆盖从低频到高频的振动信号。 该装置还可与PLC等数控系统及工业现场总线连接，可完成机床等设备机械系统、电气系统、数控系统运行数据的采集。

苏芯物联总经理李波表示，我国制造业的一个重要特点是，制造企业为了保持设备稳定性，对设备全生命周期管理有强烈需求，但同时，由于成本限制，相应的预算是有限的。 因此，苏芯物联网在智能硬件产品设计和制造方面的出发点也是苏芯面临的主要难点。 主要难点有两个：一是如何实现高价值、高复杂度数据采集处理设备的小型化无线化，降低设备成本； 二。 是如何在设备尺寸和通信带宽高度有限的情况下解决传感器采集的大量数据的传输和处理问题。 苏芯物联网主要通过相应的硬件设计技术，将传感器芯片集成到小型无线硬件中，并将自主研发的嵌入式边缘计算算法集成到该硬件产品中，以解决这两个问题。

产品具有价格低廉、小型无线、集成边缘计算三大特点

与市场上专业的数据采集和故障诊断设备相比，苏信物联的智能无线硬件设备具有三大特点：一是价格低廉，目前可以达到500美元以下，远低于市场上的同类产品。国外同类系统售价超过5000美元。 第二个是小型且无线的。 与较大的有线桌面数据采集处理设备相比，客户无需布线即可实现设备数据采集，更方便最终用户批量部署。

苏信物联网智能无线硬件

该设备的第三个特点是，与国外厂商提供的有线桌面数据采集处理设备通常只能在本地进行数据的集中计算和处理不同，苏芯物联开发并集成了嵌入式边缘计算框架和算法，可以实现将设备的关键特征数据上传到云端，通过边云协同实现计算资源的合理分配和利用。

边缘端可完成30%-40%的计算处理，对采集到的大量工业数据进行预处理，减少数据上传和后端处理的时间和计算要求，并可完成60%-70%的计算处理后期在云端进行。 包括通过统计监控和机器学习算法进行故障诊断和能耗分析。 而这种引入边缘计算的私有云部署方式，可以满足工业企业对生产数据安全（数据不出厂）、低延迟、高可靠性的数据需求。

提高解决方案通用性，实现多领域大规模部署

与其他项目驱动型初创企业不同，苏信物联希望实现不同领域标准化软硬件产品的快速复制和批量组装。 因此，在通用性方面，苏信物联网严格限制传感器的种类，保证采集数据的结构化程度，使得需要定制迁移的同类设备比例控制在10%以内，并且迁移和迁移的时间也得到了保证。部署时间缩短。 当涉及到机床设备的设备健康管理时，不同类型设备之间的迁移部署只需要不到两周的时间。

对于不同类型机械设备之间的迁移，定制主要是调整边缘和云端的算法和模型训练。 苏芯物联网整体解决方案的定制部分仅占30%左右，具有较高的标准化程度，有利于在多个应用领域大规模部署。

苏芯物联网整体解决方案对工业设备关键部件故障诊断准确率高达97%，实现传动精度、PLC、数控系统故障的预测性维护和远程检测诊断，可有效减少机床损坏和停机时间损失。 维护的差旅费用也减少了。

在能耗方面，苏信物联网产品可实现每秒200万次的采样率，捕捉并识别大功率工业设备能耗电流的瞬态和稳态，减少设备空转、不合理待机、故障或部件老化引起的电流增大等能源消耗，可为设备节省3%-5%的电费； 以10KW工业设备为例，使用苏信解决方案平均每年可节省近3000元电费。

目前，苏信物联网已与机床、工程机械等行业龙头企业合作，开展了多项试点项目，进展顺利。 在与设备商客户合作的过程中，苏信物联网的硬件设备组装在机械设备上，为终端客户提供运维服务； 能耗服务适用于工业设备预装，也可对车间设备进行改造。

未来，苏信物联网不仅会专注于高端设备、高耗能设备的管理，还将进一步拓展产品的应用场景，比如在以下领域提供预测性设备运维服务：机床监控、船舶、轨道交通、石化行业。

苏信物联网SaaS服务

在商业模式上，苏信物联网主要通过预装的方式向设备制造商或渠道商销售标准智能硬件锁定客户，并通过工业设备数据的沉淀和AI模型构建实现软件和算法SaaS服务能耗监测管理系统厂商，并对设备进行收费。运维、能源管理服务费。

李波表示，苏信故障诊断等算法产品将不断优化升级，随着数据的积累，构建新的适用模型。 因此，在具体项目实施过程中，客户表达了与苏信共享数据的意愿，这对于苏信商业模式的实现至关重要，有利于硬件、软件和算法服务的整体销售。

从业务收入来看，目前团队已经实现了整体盈亏平衡。 从出货量来看，苏芯物联预计今年智能无线硬件设备销量将达到近万台。

从行业整体来看，工业物联网市场持续扩大。 据IoT预测，2018年全球工业物联网市场规模为640亿美元，2023年将增长至3100亿美元，复合增长率达37%。 工业物联网产生的海量异构数据大部分将在边缘处理。 据IDC预测，到2020年，全球超过50%的物联网数据将在边缘处理。

团队方面，李波是博士。 拥有华盛顿大学计算机科学博士学位和哈尔滨工业大学电气工程硕士学位。 发表工业物联网领域论文十余篇，谷歌学术引用近700次。 曾参与广州塔大型无线结构健康监测项目。 现任苏信物联总经理； 公司核心创始团队董事长拥有20多年行业经验，首席科学家为国际学术界知名学者。

苏信物联网目前正在进行A轮融资。