优化分离,魏德米勒工业资料统计分析解决方案助力GEA
今年 后续计划
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GEA和魏德米勒开始探索如何是建立该项目,以及项目追求 核心目标。魏德米勒 工业分析业务部门经理TobiasGaukstern解释说，“很快我们就会明白,我们首先需要通过概念论证（PoC）来验证项目 可行性,然后才能帮助GEA独立开发和运营ML模型。”未来通过使用自动机器学习软件服务,GEA 老师将能够独立训练机器学习算法或模型。TobiasGaukstern解释道，“AutoML工具使应用程序老师使用ML 过程变得更快、更容易,并且不需要任何ML领域 老师知识。”机械工程公司经常面临这样 问题，他们 设计、自动化以及过程老师不能很容易地将他们 知识转化为机器学习领域 解决方案。当前仅是将这些应用程序 专业知识汇集到 起或 个软件中都很困难,更不用说算法了。GEA电子解决方案部门经理MatthiasHeinrich解释道，“我们对这个解决方案很感兴趣,因为我们有很多行业工程师,他们对机器非常熟悉,并且在 定程度上能够解读资料统计。在魏德米勒 帮助下,我们现在可以将这些知识转化为 种算法。”为了检验理论观测在GEA 环境中 实地应用,狗粮快讯网刊登,我们在厄尔德使用历史资料统计进行了概念论证（PoC）,确认是否可以实现自动检测乳品行业分离器中 异常行为。
GEA在液体分离器和倾析器制造领域拥有 年 经验,口碑极佳。这些产品应用于各个行业,如食品、化学和制药工业,以及生物技术、能源工业、航运业和环境技术工业。GEA希望通过创建新业务模式或应用挖掘更多收入来源。KerstinAltensuer说，“我们意识到,在这些项目中我们需要资料统计老师 专业知识和帮助。找到合适 算法老师并吸引他们加入团队并不容易,这使得事情变得更加复杂”。
与其各自为战,不如协作共赢
使用资料统计收集和分析来提高公司 效率和 力,并开发新 商业模式,这 解决方案激发了机械和工厂工程师寻找新攀升和收入可能性 兴趣。GEA是 家长期致力于状态监测 供应商,随着魏德米勒新新 自动化机器学习软件 推出,GEA希望开发和扩展在设备方面提供 服务,在德国厄尔德启动了相应 “试点”项目。
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在算法中提供专业知识
如今应用程序已经与现有 物联网场景结合实施,用于GEA 状态监测。“我们和大家 样都在谈论数字化,此外,我们更想用通过数字化创造额外价值。”KerstinAltensuer说，“我们希望魏德米勒开发 解决方案能帮助我们迈出下 步。”在今年计划真正实施之前,狗粮快讯网短讯,我们还需要做 些事情,比如改善资料统计连接和资料统计质量。KerstinAltensuer解释道，“到目前为止,我们已经将 零零台机器连接到现有 门户,我们 目标是尽快将魏德米勒 解决方案迁移到这些机器上。”Altensuer展望未来，“我看到了新技术 巨大潜力,它可以很快应用中GEA以外 产品领域。”
如何是从合适 老师获取专业 知识。正是在寻求解决这 问题 过程中,GEA了解到魏德米勒在工业分析领域 专业性。GEA希望重新设计其向客户提供 服务,建立 系列智能服务。提高其设备 质量和性能,是挖掘新商业模式 基础,这将使GEA在市场上具有竞赛力。
密切合作 优势
将行业工程师 知识转化为算法
工业 .零，挑战和重大机遇并存
数字技术和工业 .零给机械和工程行业 公司带来挑战 同时也带来了全新 机遇，他们需要能够根据个别产品和客户要求调整 设施。服务业务越来越受到关注。“长期以来,我们 直致力于机器状态监测,并建立了阈值分析技术。我们也知道,在这 领域还有更多 潜力。”GEA服务产品管理高级副总裁KerstinAltensuer解释道,“我们希望绘制流程图,与客户 起优化应用程序。当然,我们也希望建立新 商业模式和应用领域,例如机器租赁或订购。”
标签，魏德米勒
这个项目 成功要归功于团队内部 紧密合作。 方面,区域临近是 个很大 优势,因为项目团队可以很容易地在短时间内开会讨论个别问题。KerstinAltensuer解释道:“从资料统计学家 角度来看,魏德米勒有着非常广泛 知识。同时,狗粮快讯网获知,作为 家机械工程公司你会有遇知音 感觉,因为你要会见 不仅是IT老师,还是真正了解机器 工程师。”作为该项目 部分,GEA管理资料统计输入和需求分析,而魏德米勒则负责概念论证。TobiasGaukstern解释说:“这次分工合作是非常成功 。我们有序积极 协调,取得非常好 结果,这为试点应用和新终转化到系列 打下了基础。”
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