基于在手订单，全部实施完毕后，Alpha的预测性维护系统的机器学习时间将进入”亿”小时阶段，从2017年底开始在石窑店选煤厂实施第一套预测性维护系统以来，至今不到2年时间，Alpha的机器学习时间完成了1040倍的飞跃!

 

目前只有约500万小时/年！

Alpha致力于为资源业（矿业）提供完整的采矿及选矿智能化解决方案，预测性维护是智能化系统的底层架构。数据是新时代的石油，Alpha专注于资源业的工业物联网底层架构布局已开始在该赛道上领先。

 

说明

Alpha在巴西、菲律宾、蒙古国、俄罗斯以及中国的几个主要矿山和散货港口已实施了约22000个传感器，每个传感器有2个数据信号，同样按照一天监测设备平均运行12个小时来算，每个月的学习时间为：22000*2*12*30*365=192720000小时≈1.93亿小时/年。

 这仅仅是一个开始……

「强化学习教父」Richard Sutton 在《苦涩的教训》一文中指出，「70 年的人工智能研究史告诉我们，利用计算能力的一般方法最终是最有效的方法。要在短期内有所提升，研究人员要利用专门领域的人类知识。但如果想要长期的获得提升，利用计算能力才是王道。」

大家都知道，这波人工智能的浪潮的三要素分别是数据、算力和算法。虽然仍有争议，但是计算力的大幅提升确实是这波深度学习革命的决定因素之一。

Alpha在资源业的智能化发展中，数据、算力已经处于领先地位。算力是基于我们现有实施的数万个传感器，以及未来致力于实现的目标：接入千万台级的资源业核心采矿及选矿设备，布局10亿级的边缘计算传感器！在算法方面，我们将根据收集的大数据，不断丰富和完善设备的失效模型。

那么现在，各位不妨猜一猜，安尔法的什么最有价值呢？

那肯定是经过大量数据训练的机器学习算法了，数据一直都是安尔法的核心，现在也是安尔法的优势！

我们提供的不只是硬件！

虽然硬件是安尔法自主研发生产制造的！稳定可靠！

但是，云端智能运维平台，嵌入深度机器学习算法，搭配失效模型，7×24地监测运维设备，做预测性维护。也是我们自主研发的呀！

想不想了解一下安尔法的智能运维解决方案？

特别害怕万一你需要却找不到我们！

安尔法工业智能股份有限公司

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