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  • tagup的工业设备监控平台正在使用的能源目前公司监视近60,000台设备的周围北美和欧洲。这包括变压器,离岸风力涡轮机,以及用于水过滤反渗透系统。

    tagup的工业设备监控平台正在使用的能源目前公司监视近60,000台设备的周围北美和欧洲。这包括变压器,离岸风力涡轮机,以及用于水过滤反渗透系统。

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维护设备提供动力我们的世界

tagup的工业设备监控平台正在使用的能源目前公司监视近60,000台设备的周围北美和欧洲。这包括变压器,离岸风力涡轮机,以及用于水过滤反渗透系统。

通过组织数据和预测的性能问题,tagup有助于保持能源公司运行的设备。


记者联系

艾比abaz要么ius
电子邮件: abbya@mit.edu
电话:617-253-2709
bt365手机app新闻办公室

大多数人想到的唯一动力系统即当出现他们的城市是错误的。不幸的是,很多人在旧金山湾区有很多思考时,他们的公用事业公司最近计划在试图阻止野火开始停电。毁灭性火灾,去年被发现有故障的设备,包括变压器的结果后,决定来了。

变压器是发电厂,输电线路,配电网络之间的联系。如果出现错误与变压器,整个电厂可以熄灭。要解决这个问题,运营商全天候工作,以评估工厂的各个组成部分,不同来源的数据考虑,并决定需要修理或更换的东西。

电力设备的维护和故障是这样一个意义深远的问题很难美元重视的迹象。除了工厂的收益损失,还有那无法操作的企业,人被困在电梯,地铁和学校可以打开不行。

tagup现在启动正致力于现代化变压器等工业设备的维护。该公司的平台使运营商可以查看所有的数据流在一个地方利用机器学习来估算是否以及何时组件将失败。

乔恩成立由首席执行官和首席技术官将加里蒂'11维加棕色'11,'13 SM - 谁最近完成了他在机械工程的bt365手机app的系博士课程,并将于本月毕业 - tagup正在使用的能源目前公司监视大约60000件设备的周围北美和欧洲。这包括变压器,离岸风力涡轮机,并且反渗透系统用于水过滤,除其他事项外。

“我们的使命是用AI,使机器,动力世界更安全,更可靠,更高效,”加里蒂说。

一个灯泡的推移

维加棕色和加里蒂冲过了许多在bt365手机app多年来的方法路径。作为大学生,他们采取了一些相同的课程,在机械工程和物理学和加里蒂在经济学和物理学双专业维加棕色双主修。他们也被兄弟会以及在橄榄球队的队友。

后来,加里蒂在参加哈佛商学院当和Vega棕色正在寻求他的博士学位回到校园,他们在bt365手机app的能源企业当然又是同学。

不过,创始人也没多想创办一家公司到2015年,加里蒂曾在GE能源合作和Vega - 布朗被顺利进入他在bt365手机app计算机科学和人工智能实验室的博士工作后。

在GE,加里蒂发现通过喷气发动机的关键资产等通过客户租用一个有趣的商业模式 - 如果ESTA航空公司 - 而不是购买,而制造商举行了远程监控和维护他们的责任。该安排使GE等人利用工程专长他们的客户,而专注于自己的产业。

“当我曾在GE,我总是在想:为什么不是这项服务适用于任何设备类型的答案是经济学。”加里蒂说,“它是昂贵的建立远程监控中心,对仪器设备领域,工作人员将50名或更多的工程主题专家,并提供所需的支持,以最终客户。设备故障成本,无论是在业务中断和设备故障方面,必须是巨大的,以证明高平均固定成本。“

“我们意识到两件事情,”加里蒂继续。 “随着传感器的可用性和提高云计算基础架构,我们可以大大减少从侧面和通信基础设施[监控关键的资产]成本。并且,新的机器学习方法,我们可以手动世卫组织审查设备的数据增加工程师的生产力。“

这种认识导致tagup,虽然这将需要时间来证明了创始人的技术。 “使用AI行业应用的问题是缺少高质量的数据,”维加棕色解释。 “我们的许多客户都有巨大的数据集,但在行业的信息密度相当低的数据经常。这意味着我们需要在我们如何猎取信号和验证我们的模型,这样我们就可以可靠地使该预测和准确的预测非常谨慎“。

创始人MIT利用他们的关系,以获得公司离地面。他们来自bt365手机app的创业辅导服务的指导意见,并tagup在接受进入产业联络计划的bt365手机app(ILP)创业公司的第一批STEX 25加速器,它连接着行业的高潜力的初创成员。有几个因素,因为安全tagup客户通过ILP,和那些早期的合作伙伴关系帮助该公司的火车,并验证它的一些机器学习模型。

使电源更可靠

tagup的平台将所有客户的设备数据到一个主排序列表显示的每个资产造成破坏的可能性。用户可以点击特定的资产,看看历史数据和趋势的图表成饲料tagup这是模型。

该公司不会部署任何自己的传感器。相反,结合客户的实时测量传感器,像维修记录和机器参数等数据源,以提高其专有的机器学习模型。

此外创始人一开始的集中的方法来建立自己的系统。是变压器的一个第一类型的设备有了他们的工作,他们已经扩大到资产的其他群体逐步显现。

tagup的第一个部署在2016年八月与发电厂面临查尔斯bt365手机app的接近校园河边。它被安装短短数个月后,加里蒂正在开会海外我接到一个电话,当从变压器关于该工厂的经理刚刚走了意外脱机。他从加里蒂手机能够从变压器和气体传感器检测的实时数据,并给经理,我需要重新启动系统的信息。加里蒂说,保存植物约26小时的停机时间和$ 150,000的收入。

“这是真正的商业成果方面灾难性事件,说:”加里蒂,变压器故障是注意到估计费用$ 23十亿每年。

然后,因为他们已经安全伙伴关系,与大公司有几个工具,国家电网和包括纽约爱迪生联合电气公司。

下了线,加里蒂和Vega棕色很高兴能使用机器学习来控制设备的运行。例如,将自己管理机器可以相同的方法,automous车可以感知障碍物,并引导它周围。

这些能力有重大影响的系统保证了灯光熄灭,当我们在晚上翻转开关。

“如果它变得非常激动人心正走向优化,”加里蒂说。维加褐色表示同意,并称:“电力和水的巨额资金被浪费,因为没有足够的专家来调整每台机器的工业控制器的世界。如果我们可以用AI来捕捉一些专家知识的算法,我们可以减少低效和大规模提高安全性。“


主题: Innovation and Entrepreneurship (I&E), 初创公司, 校友/ AE, 计算机科学和人工智能实验室(CSAIL), 机械工业, 工程学院, 机器学习, 能源, 人工智能

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