I-care Group 收购 Amiral Technologies 获得 AI 系统 以提升设备异常检测能力

I-care Group 正在引入一套人工智能系统，旨在无需依赖过往故障的情况下检测设备异常，此举源于其收购了法国科技公司 Amiral Technologies 的资产。这家比利时预测维护专家于 9 月 17 日宣布了该收购，交易包括 Amiral 的 DiagFit 技术及其研究和销售团队。DiagFit 为 I-care 提供了另一种分析复杂设备行为的方式。

它能够处理来自多个传感器和运行条件的数据，并识别超出设备正常运行模式的变化。该技术在设备故障可能带来高成本且历史故障数据有限的行业中尤为相关。

DiagFit 技术的应用

I-care 表示，这次收购扩大了其在防务和核能运营等领域的服务能力。DiagFit 不需要大量的过往故障资料来识别异常。相反，它利用历史运行数据来确定复杂资产在正常条件下的行为。一旦建立了这一基准，系统便可将实时运行数据与之进行比较。预期行为的偏离可以触发指示，表明某些情况已经改变。这一区别对于工程师监控那些罕见故障的设备尤为重要。例如，卫星或直升机可以积累大量的运行数据，但却无法产生足够的故障事件以建立传统的基于故障的模型。

DiagFit 是由 Amiral Technologies 开发的，该公司位于格勒诺布尔，最初是 CNRS 的一家衍生公司。其技术已应用于包括卫星和直升机在内的复杂资产。I-care Group 的创始人兼首席执行官 Fabrice Brion 表示，此次收购增强了公司处理困难工业数据集的能力。他还指出，该技术在防务和核环境中的潜力，这些应用涉及到早期检测和受控数据处理至关重要的设备。

本地部署的优势

I-care 将逐步将 DiagFit 整合至其增强型预测维护平台 I-see 中。这一举措将使该技术的异常检测能力融入 I-care 更广泛的可靠性产品中。DiagFit 还支持本地部署，为客户提供了一个不必将运行信息发送到云基础设施的选择。当组织需要将工业数据保留在自身网络内时，这一功能可能变得尤为重要。防务计划和核设施面临关于运行信息的严格安全要求。

当客户可以使用云部署时，云部署仍然可用。本地选择则允许相同的预测维护方法在客户现有基础设施内运行。这种架构还使工程师能够更好地控制机器数据的处理位置。这可以消除当组织考虑对敏感设备进行基于人工智能的监控时的潜在障碍。此次收购使 DiagFit 能够接入 I-care 的国际商业运营。Amiral 的研发和销售人员将作为交易的一部分加入 I-care。

前 Amiral Technologies 业务发展经理 Dogan Kaban 表示，这一结合为将 DiagFit 带给更多工业客户创造了机会。他还强调了该系统的一个重要特征。DiagFit 可以在其训练数据中不需要之前故障的例子就能识别异常设备行为。这一方法为 I-care 提供了另一种处理故障事件不常见但运行数据丰富的机械设备的工具。该公司现在计划逐步将该技术融入 I-see 中。

DiagFit 对工业数据处理的影响

DiagFit 技术的引入将显著提升 I-care Group 在设备异常检测方面的能力。这项技术不依赖于过去的故障数据，对于那些故障事件稀少的设备尤为重要，尤其是在防务和核能等高风险行业中。随着对安全性和数据保护的需求日益增加，DiagFit 的本地部署选项为客户提供了更大的灵活性，能够在不将敏感数据上传至云端的情况下进行监控。这不仅提升了数据处理的安全性，也为 I-care 开拓了更广泛的市场机会。