当你把耳朵贴在隆隆的内燃机、旋转风扇或砰砰的气动压力机上时，你听到了什么? 可能是噪音 。但是，正如任何经验丰富的汽车机械师都会告诉你的那样，嵌入在噪声中的模式传达了有价值的信息 。一些人甚至预言了机械故障 。
在这一理念的启发下，软件开发商Gal Shaul和模拟信号处理工程师Saar Yoskovitz于2011年创建了一家位于以色列和纽约的初创公司Augury，该公司将其描述为“机器的沙扎姆” 。它的无线光环传感器连接到商用冰箱、工业规模的加热器以及几乎所有的设备上，记录振动、温度和磁数据，并将其上传到云中，并将其输入人工智能算法，从而对机器的健康进行预测 。
奥古里统计约翰逊控制，布鲁克林海军场，纽约教育部，和Grundfos的客户，以及PS G多弗，Trane和承运人 。这家初创公司资金充足：今天，它宣布，在现有投资者EclipseVentures、慕尼黑Re/HSB Ventures、Pritzker Group VC和Lerer Hippeau的支持下，已筹集了2500万$InsightVenture Partners提供的融资 。系列C轮带来了Augury的总募集到5，100万$，同时该公司完成了对Alluvium的购买，这是一家拥有从工业数据流中提取洞察力的平台的机器学习启动公司 。
Insight Venture Partners董事总经理Peter Sobiloff和Insight校长Harley Miller将加入董事会 。
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Yoskovitz说，新资本和收购将推动Augury的全球扩张，并使其能够更好地支持现有的合作伙伴 。他声称，拥有冲积层将使奥吉成为第一家工业分析公司之一，在一个单一的包中提供机械和操作洞察力 。
上图：Augury的网页仪表板监视器 。
他表示：“在过去一年中，我们在市场上取得了重大进展，并期待着在未来一年深化我们的伙伴关系 。“有了这笔资金，我们将继续在全球范围内创新和支持我们的合作伙伴 。
【占卜为人工智能筹集了2500万美元】奥库里的技术是以这样一种方式设计的，它是可推广的，并随着规模的增加而改进，Yoskovitz说 。这些录音，技术人员在机器的不同位置拍摄的，被用来在Augury的云中建立基线读数 。然后将这些声音与其他客户拥有的类似设备所产生的声音进行比较 。这样，Augury就不需要为每台新机器重新训练它的模型-随着时间的推移，系统开始识别异常的声音和其他故障指标 。例如，Augury的服务可以学习在提升机器人中发现故障执行器，并将这些知识应用于检测其他设备中的故障执行器 。
早期，Augury直接与服务公司和设施经理合作，诊断商业建筑内的关键系统，如泵、风扇、冷水机组和暖通空调(供暖、通风和空调)系统 。但自那时以来，它已经扩展了对非关键机器的服务，为其提供了持续的监控，用于深入了解机器健康、开发问题和建议的维护实践 。
奥瑞声称，它能够将故障减少75%，提高45%，并通过发现最早的破损迹象，降低30%的资产成本 。技术人员使用其智能手机应用程序节省了3000多台机器，监测了6万多台工商业电器，并避免了7000多次故障 。在一个案例中，Augury成功地诊断了转子棒的裂纹，如果不加以检查，就需要更换整个电机 。
Yoskovitz说：“随着市场在走向数字化转型的过程中继续快速发展，越来越多的企业试图用基于人工智能的机器健康解决方案来发现其业务中的盲点 。
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