AI正往行业深处进发，尤其是以往自动化和智能化程度较低的制造业。
一家叫Tractian的公司正在打造“工业Copilot”，它
致力于让制造业工厂的设备实现“零停机”
，并利用AI技术弥合机器与人类专家之间的鸿沟。它的方案结合了智能硬件与人工智能驱动的软件，用于监测机器、预测机器故障，并优化维护计划。
它的客户每年每台监控机器的平均节省费用为6000美元，投资回报率（ROI）达到6至12倍。
近期，Tractian获得1.2亿美元C轮融资，由Sapphire Ventures领投，General Catalyst、Next47和NGP Capital参与投资。
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用AI改造机器监控系统，消除计划外停机
Tractian的创始人兼首席执行官是Igor Marinelli，毕业于加州大学伯克利分校。Marinelli曾在纸制品制造商International Paper担任软件工程师。在那里，他深刻体会到传统机器监控系统的落后。
传统机器监控系统的不足，带来的是制造业工厂计划外停机的问题，据统计，
计划外停机每年给全球500强企业造成的损失高达产量的11%，约价值1.4万亿美元。
Marinelli曾创立慢性健康疾病预测应用Blue AI，从这次失败的创业中，他领会了产品市场契合度的重要性。
Blue AI创业失败后，Marinelli与联合创始人Gabriel Lameirinhas共同创立了Tractian，旨在通过AI和物联网技术，帮助企业实现预测性维护，减少停机时间。
Sapphire Ventures的合伙人Anders Ranum表示：“我们将Tractian视为工业领域的变革力量，他们通过AI解决方案解决了当今制造商面临的最昂贵挑战之一——计划外停机，不仅预测问题，还推动了运营投资回报率（ROI）。”
江森自控维护经理Luis Moncada表示：“我们希望成为世界级的制造商，而如果没有预测性维护解决方案，这是无法实现的。我们曾尝试内部开发，但最终陷入数据混乱且无法轻松采取行动的困境。AI将成为机器监控系统的核心—我希望我的警报基于我的使用情况、我的设备以及我对机器的压力方式。Tractian在应用新技术方面更加敏捷，并且在提出新想法和实施方面更具协作性。”
高效高敏的传感器与特定AI模型相结合
要减少机器的计划外停机，
核心是提前发现机器的异常，并在可控的时候有计划地排除。
Tractian解决这一问题的方案分为硬件和软件两部分。在硬件方面，它的先进传感器通过监控机器的振动、运行时间和转速来检测可能预示设备故障的变化。在软件方面，Tractian通过AI模型将收集来的数据交给特定的AI模型进行处理，这些模型可以比对40万个故障原因数据库，识别可能发生的故障。
在
产品方面
，Tractian的硬件主要是
Smart Trac Ultra传感器
。
这一传感器能够实时监控设备的振动、温度、转速、加速度和能耗等关键参数。此外，它可以通过AI算法分析设备的振动和频率模式，生成每台设备的“指纹”，用于识别特定的机械问题（如磨损、不平衡、错位等）。而且它还能根据环境变化（如季节、负载变化）动态调整警报阈值，减少误报率。此前，过高的误报率使得传统机器监控系统ROI过低。
Tractian的软件产品分为TracOS维护管理平台，Energy Trac能源管理系统，AI-Assisted Maintenance辅助系统，以及Tractian App。
TracOS维护管理平台
是一个计算机化维护管理系统（CMMS），它与ERP系统无缝集成，提供实时数据管理、任务记录和资产跟踪。它还利用AI生成维护程序、检查清单和未来维护建议，优化维护计划，并且结合OEM手册和客户日志，生成定制化报告和优先级行动建议。
