2017年1月，上海市政府明确提出把港机的联网状态监测、远程控制、诊断维修等作为重点产业技术方向进行布局。作为世界最大的重型装备制造企业之一，上海振华重工在过去几年已经在港机的远程诊断和监控领域研发布局。
振华重工港机设备，资料图
针对大型港机装备，进行信号传感、布设、数据采集、联网传输、监测，开展基于大数据、云计算的远程监测、技术支持等工程服务，可以提高客户的服务能力和水平，提供增值的收费服务，成为该公司新的利润增长点。同时，也为振华重工改进产品设计制造提供了第一手资料。
作为上海市科委打造的研发与转化功能型平台，上海产业技术研究院与上海索辰信息技术有限公司合作，成立了仿真设计工程(联合)实验室，为振华重工装备的智能化提供技术支撑。
实验室主任陈灏表示，他们已开发出基于智能连接主模型的分析系统，将港机上各种物理传感器采集到的数据输入3D仿真模型，并与虚拟传感器的数据融合，实现了港机总体载荷实时分析、关键部件的疲劳寿命预测分析等功能。所谓虚拟传感器，是将物理传感器采集到的数据与仿真数据结合，推算出港机上那些没有安装传感器的关键点的应力、振动、温度等数据。
除与上海产研院合作，振华重工去年9月还与微软签署了战略合作协议，借助微软云服务打造云评估平台。振华重工项目经理李文军博士介绍，振华推出的远程监测与诊断服务，是从本地服务和云服务两个方面进行同步推送。本地服务主要是在码头，以岸桥为例，每个岸桥都有电器坊，在电器坊里面布置中控机，在码头部署中控站，这是本地服务的节点。振华还计划采用混合云的模式，开发出了自己的ZPMC云平台，并借助微软在全球网络的布局，打造振华混合云的服务模式。
值得一提的是，该平台的评估方法除了专家评估和概率统计，还将引入深度学习人工智能系统。李文军表示，机器老化后，它们的安全评估指标应该与未老化时有所不同，就像老年人的生理健康指标不能与年轻人一样。港机逐渐老化后的安全评估指标如何制订?人工智能可通过对港机大数据的深度学习不断更新指标，最终得出一系列科学的数值。
目前，利用传感器、大数据、人工智能、云计算、3D仿真等技术，振华重工已能基本实现港口装备的远程监测和诊断。根据计划，该公司将于明年下半年建成这套系统，并接入10台港机;2019年起进入市场推广阶段，为全球用户提供远程诊断服务。
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