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GEA 利用魏德米勒的工业分析和自动化机器学习解决方案提高工厂效率

借助魏德米勒的新型自动化机器学习软件,GEA 打算扩大和增强其在系统和工厂方面的服务范围。 GEA 的奥埃尔德工厂已启动相应的“试点”。

工业 4.0 既是挑战,也是巨大机遇

数字技术和工业 4.0 主题给机械和设备工程领域的公司带来了巨大的挑战,但也提供了全新的机遇:生产工厂必须能够单独适应个别产品和客户的要求。服务业务变得越来越有趣。

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我们一直在研究状态监测和机器状态监测这一主题,并设置阈值分析已有相当一段时间了。但我们意识到这个主题的潜力要大得多GEA 服务开发主管 Kerstin Altensuer 解释道。  “从长远来看,我们的目标是规划流程或能够与我们的客户一起优化应用程序。当然,还要建立新的业务模式和应用领域,例如我们的机器的租赁或订阅模式 ”。

使算法知识可用

GEA 在制造用于液体分离的分离器和卧螺离心机方面拥有超过 125 年的专业知识,从这些经验中获益匪浅。这些工厂用于食品工业、化学品、制药、生物技术、能源、航运和环境技术等各个行业。通过新的业务模式或应用程序,该公司打算开辟新的收入来源。 “但是,我们很快意识到这个项目需要数据专家的专业知识和帮助。识别和招募合适的专家(即数据科学家)并不容易,即使像 GEA 这样的公司原则上拥有好卡。但我们需要好几张卡,这并不会让事情变得更容易 ”,Kerstin Altensuer 说道。

在一起而不是单独

那么如何才能与合适的专家一起积累专业知识呢?在寻找该问题的解决方案的过程中,GEA 通过“It's OWL”卓越集群了解了魏德米勒以及该公司在工业分析领域的专业知识。目标:以不同的方式思考为客户提供的服务并建立智能服务。与此同时,机器的质量和性能也得到了提高,并为开发新的商业模式奠定了基础,从而使 GEA 在市场上具有竞争力。

将流程工程师的发现转化为算法

Gea 和魏德米勒首先研究如何建立该项目以及中心目标是什么。

我们很快就明白,我们将首先通过概念验证证明可行性,然后让 Gea 能够独立开发和运营 ML 模型 。 “,魏德米勒工业分析业务部主管 Tobias Gaukstern 解释道 .

在自动化机器学习软件服务的帮助下,GEA 的专家应该能够独立训练机器学习算法和统计模型。  

机械工程师经常面临这样的问题:他们的设计、自动化和工艺专家无法轻松地将他们的知识转移到机器学习解决方案中。 如何将这些应用知识捆绑到软件甚至算法中?

“这个解决方案对我们来说非常有趣,因为我们有许多工艺工程师,他们非常了解机器,并且可以在一定程度上解释数据。在魏德米勒的帮助下,我们现在可以将这些知识转化为算法 ”GEA 数字解决方案经理 Matthias Heinrich 解释道 。  在 Oelde 进行了使用历史数据的概念验证 (PoC),以检查如何将理论考虑应用于 GEA 的生产环境中。目的是自动检测乳制品行业中分离器行为的异常情况。

计划进一步推出

这些应用程序与 GEA 现有的物联网场景结合使用,用于状态监测。 “每个人都在谈论数字化。但最终,我们希望提供附加值。我们希望利用魏德米勒的解决方案迈出下一步 ”,Kerstin Altensuer 说道。在那之前,我们还需要完成许多任务,例如提高数据连接性和数据质量,然后才能开始。 “到目前为止,我们已在现有门户中连接了 500 台机器,我们希望尽快将魏德米勒的解决方案转移到这些机器 ”,Kerstin Altensuer 解释道。她展望未来:“我还看到了将新技术转移到 GEA 其他领域的巨大潜力 ”。  

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关于我们

无论是汽车制造、电力生产还是水管理——当今的任何行业几乎都离不开电子和电气连接。在这个国际化、技术日新月异的世界中,由于新市场的出现,需求的复杂性正在迅速增加。必须克服新的、更加多样化的挑战,而这些挑战的解决方案不能仅靠高科技产品来找到。无论是电力、信号和数据、需求和解决方案还是理论和实践,连接是关键。工业连接需要连接。这正是我们所主张的。

我们的行业

我们的工业环境充满了需要连接、控制和优化的连接。我们绝对致力于始终提供尽可能最佳的连接。这不仅体现在我们的产品中,也体现在我们维持的人际关系中:我们与客户密切合作开发解决方案,完全满足其特定工业环境的所有要求。

工业 4.0 和数字化

考虑到工业 4.0,定制、高度灵活和自控的生产单元通常仍然是未来的愿景。作为进步的思想家和开拓者,魏德米勒已经提供了具体的解决方案,使生产企业能够为“工业物联网”和云端安全生产控制做好准备,而无需对其整个机械系列进行现代化改造。

我们供应的地方

英国爱尔兰

我们供应的行业

化学品、能源电力、医药化妆品盥洗用品、水和废水


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