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最近，紮根機械設備狀態監測與故障預判的碩橙（廈門）科技有限公司宣布完成Pre-A輪融資，本輪融資由梅花創投、廈門高新科創聯合投資。
與傳統工業設備運維方式不同，碩橙科技將聲音識別技術與各工業應用場景相結合，以非接觸的方式提供設備實時監測，並做到設備故障預判、零部件生命周期管理和產品質量檢測，致力於打造各行業通用的標準化產品。目前，碩橙產品已在數十家不同工業場景的標桿企業上得到精準應用，並有效降低機械設備故障率與經營成本。
成立至今，碩橙科技始終深耕噪聲識別工業領域，作為公司創始人及CEO的莊焰表示，「當下中國工業發展勢頭迅猛，工業場景多變，對於機械設備故障診斷需求愈發強烈，可以說我們正是‘對症下藥’。過去一年間，我們的產品有效降低了各大企業設備故障率與經營成本，反饋的數據更證明了通過非接觸的噪聲識別方式來做到設備故障預判是行之有效、行之高效的。」
目前，碩橙科技已和富士康、寶武集團、寶潔等大型企業開展合作，為企業生產帶來了頗為可觀的經濟效益。據了解，通過碩橙的產品，僅國內某一家知名上市企業生產車間，其故障率便從7%降至3%，連續兩年分別帶來0.128與0.3億元的產值貢獻。
此外，相較於提高設備可靠性，降低人工成本，提高生產效率等基本效益優勢，碩橙科技更憑借著噪聲識別的技術優勢，打通了多個工業場景並成功做到應用，如在煙草行業中對空壓機、卷包機做到故障預判；在刀具行業做到對零部件的生命周期管理；在車間生產流水線做到對產品合格率的檢測等。
碩橙產品現場布點
碩橙科技的起點很高，產品源自於清華大學核聚變與等離子體物理實驗室的球形托卡馬克設備運維方案。產品核心競爭力和技術壁壘在於軟件端算法對於特徵值的提取。憑借強大的研發實力，碩橙自主開發了一整套通用、自適應的噪聲識別算法，通過噪聲特徵來描述機器設備的運行狀態。
碩橙科技首席科學家譚熠博士表示，「我們對聲音有一套更優質的描述方法，做到的關鍵則在於我們自主研發的‘自適應算法’和獨有的70多個特徵集。該算法為團隊多年的技術積累，應用成熟、穩定。獨有的特徵集更是保證了故障識別極高的準確率，可直接推斷當下常見的機械故障，噪聲特徵識別準確率高達95%，高於業內水平。」
陳銳（左）、莊焰（中）與譚熠（右）在工博會碩橙科技展位合影
目前，碩橙團隊三十餘人，以研發、產品人員為主，創始團隊主要成員均畢業於清華大學。據了解，碩橙科技於2018年一月份剛獲得由可可資本、勢安資本合投的千萬級天使輪融資，不到一年，再獲梅花創投與廈門高新科創的Pre-A輪融資。本輪融資後，公司將提速產品研發與市場推廣，升級核心競爭力。