■将橙盒（上图）布置在工业环境中，能收集机器设备运转的噪声（下图）。
庄焰
谭熠
瞿千上
台海网11月7日讯 据厦门晚报报道 在广东的一家钢铁厂车间里，飞剪机组正斩切着从精轧机组转出的钢带。这里发出的噪声轰鸣刺耳，工人们不得不带上耳塞进行检查作业。在厦门火炬高新区企业硕橙科技的首席科学家谭熠看来，正是这让常人难以忍受的声音，却反映着设备的健康状态和运行情况。
硕橙科技主营产品“机器听诊大师”通过布置在工业环境中的橙盒（SC Box）收集机器设备运转噪声，从中提取声音特征值，利用机器学习和AI算法,识别工业设备的实时运行状态以及各零部件的健康指标。
校园起步:
发现噪声后的“玄机”
清华校友一拍即合
想到用声音识别来监测设备状态，故事还得从清华大学的校园说起。
硕橙科技核心团队都是来自清华大学的“学霸”。董事长庄焰是清华大学机械工程系学士、工商管理硕士；首席科学家谭熠是清华大学工程物理系博士；而总裁瞿千上则是清华大学电子工程系学士、德国达姆施塔特工业大学硕士。
当时，谭熠在清华主要从事可控核聚变的研究，在实验中要用到一种球形托卡马克装置。这种装置需24小时不间断工作，出现故障的概率也比较大，为监控装置部件的状态，需要使用多种不同类型的传感器。很多时候，传感器往往由于各种故障而先于被监控设备失效，变得形同虚设。
疲于解决各种异常的谭熠博士尝试通过设备运行噪声来监控它们的运行状态，因为长期的运行维护经验告诉他:设备的工作状态与其噪声特征有着非常紧密的联系。机器工作时通常会发出大量噪声。嘈杂的噪声虽然令人厌烦，却蕴含着丰富的机械状态设备信息，并且提供了一种非接触的设备状态监测途径。
彼时，同在清华的庄焰正在从事机械无损检测方面的研究，他对机械故障的类型和原因都很熟悉，二人一拍即合，希望把声音识别的技术带到预测性维护领域。
