使用數據收集和分析來(lái)提高公司的效率和生產(chǎn)力，并開(kāi)發(fā)新的商業(yè)模式，這一解決方案激發(fā)了機械和工廠(chǎng)工程師尋找新增長(cháng)和收入可能性的興趣。GEA是一家長(cháng)期致力于狀態(tài)監測的供應商，隨著(zhù)魏德米勒最新的自動(dòng)化機器學(xué)習軟件的推出，GEA希望開(kāi)發(fā)和擴展在設備方面提供的服務(wù)，在德國厄爾德啟動(dòng)了相應的“試點(diǎn)"項目。

工業(yè)4.0：挑戰和重大機遇并存

數字技術(shù)和工業(yè)4.0給機械和工程行業(yè)的公司帶來(lái)挑戰的同時(shí)也帶來(lái)了全新的機遇：他們需要能夠根據個(gè)別產(chǎn)品和客戶(hù)要求調整生產(chǎn)設施。服務(wù)業(yè)務(wù)越來(lái)越受到關(guān)注?！伴L(cháng)期以來(lái)，我們一直致力于機器狀態(tài)監測，并建立了閾值分析方法。我們也知道，在這一領(lǐng)域還有更多的潛力。"GEA服務(wù)產(chǎn)品管理高級副總裁Kerstin Altensuer解釋道，“我們希望繪制流程圖，與客戶(hù)一起優(yōu)化應用程序。當然，我們也希望建立新的商業(yè)模式和應用領(lǐng)域，例如機器租賃或訂購。"

在算法中提供專(zhuān)業(yè)知識

在液體分離器和傾析器制造領(lǐng)域擁有125年的經(jīng)驗，這些產(chǎn)品應用于各個(gè)行業(yè)，如食品、化學(xué)和制藥工業(yè)，以及生物技術(shù)、能源工業(yè)、航運業(yè)和環(huán)境技術(shù)工業(yè)。GEA希望通過(guò)創(chuàng )建新業(yè)務(wù)模式或應用挖掘更多收入來(lái)源。Kerstin Altensuer說(shuō)：“我們意識到，在這些項目中我們需要數據專(zhuān)家的專(zhuān)業(yè)知識和幫助。找到合適的算法專(zhuān)家并吸引他們加入團隊并不容易，這使得事情變得更加復雜"。

與其各自為戰，不如協(xié)作共贏(yíng)

如何從合適的專(zhuān)家獲取專(zhuān)業(yè)的知識？正是在尋求解決這一問(wèn)題的過(guò)程中，GEA了解到魏德米勒在工業(yè)分析領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)性。GEA希望重新設計其向客戶(hù)提供的服務(wù)，建立一系列智能服務(wù)。提高其設備的質(zhì)量和性能，是挖掘新商業(yè)模式的基礎，這將使GEA在市場(chǎng)上具有競爭力。

將行業(yè)工程師的知識轉化為算法

GEA和魏德米勒開(kāi)始探索如何建立該項目，以及項目追求的核心目標。魏德米勒的工業(yè)分析業(yè)務(wù)部門(mén)經(jīng)理Tobias Gaukstern解釋說(shuō)：“很快我們就會(huì )明白，我們首先需要通過(guò)概念論證（PoC）來(lái)驗證項目的可行性，然后才能幫助GEA獨立開(kāi)發(fā)和運營(yíng)ML模型。"未來(lái)通過(guò)使用自動(dòng)機器學(xué)習軟件服務(wù)，GEA的專(zhuān)家將能夠獨立訓練機器學(xué)習算法或模型。Tobias Gaukstern解釋道：“AutoML工具使應用程序專(zhuān)家使用ML的過(guò)程變得更快、更容易，并且不需要任何ML領(lǐng)域的專(zhuān)家知識。"機械工程公司經(jīng)常面臨這樣的問(wèn)題：他們的設計、自動(dòng)化以及過(guò)程專(zhuān)家不能很容易地將他們的知識轉化為機器學(xué)習領(lǐng)域的解決方案。當前僅是將這些應用程序的專(zhuān)業(yè)知識匯集到一起或一個(gè)軟件中都很困難，更不用說(shuō)算法了。GEA電子解決方案部門(mén)經(jīng)理Matthias Heinrich解釋道：“我們對這個(gè)解決方案很感興趣，因為我們有很多行業(yè)工程師，他們對機器非常熟悉，并且在一定程度上能夠解讀數據。在魏德米勒的幫助下，我們現在可以將這些知識轉化為一種算法。"為了檢驗理論觀(guān)測在GEA生產(chǎn)環(huán)境中的實(shí)地應用，我們在厄爾德使用歷史數據進(jìn)行了概念論證（PoC），確認是否可以實(shí)現自動(dòng)檢測乳品行業(yè)分離器中的異常行為。

密切合作的優(yōu)勢

這個(gè)項目的成功要歸功于團隊內部的緊密合作。一方面，區域臨近是一個(gè)很大的優(yōu)勢，因為項目團隊可以很容易地在短時(shí)間內開(kāi)會(huì )討論個(gè)別問(wèn)題。Kerstin Altensuer解釋道:“從數據學(xué)家的角度來(lái)看，魏德米勒有著(zhù)非常廣泛的知識。同時(shí)，作為一家機械工程公司你會(huì )有遇知音的感覺(jué)，因為你要會(huì )見(jiàn)的不僅是IT專(zhuān)家，還是真正了解機器的工程師。"作為該項目的一部分，GEA管理數據輸入和需求分析，而魏德米勒則負責概念論證。Tobias Gaukstern解釋說(shuō):“這次分工合作是非常成功的。我們有序積極的協(xié)調，取得非常好的結果，這為試點(diǎn)應用和最終轉化到系列生產(chǎn)打下了基礎。 "

2020年的后續計劃

如今應用程序已經(jīng)與現有的物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景結合實(shí)施，用于GEA的狀態(tài)監測?！拔覀兒痛蠹乙粯佣荚谡?wù)摂底只?，此外，我們更想用通過(guò)數字化創(chuàng )造額外價(jià)值。"Kerstin Altensuer說(shuō)：“我們希望魏德米勒開(kāi)發(fā)的解決方案能幫助我們邁出下一步。"在2020年計劃真正實(shí)施之前，我們還需要做一些事情，比如改善數據連接和數據質(zhì)量。Kerstin Altensuer解釋道：“到目前為止，我們已經(jīng)將500臺機器連接到現有的門(mén)戶(hù)，我們的目標是盡快將魏德米勒的解決方案遷移到這些機器上。"Altensuer展望未來(lái)：“我看到了新技術(shù)的巨大潛力，它可以很快應用中GEA以外的其他領(lǐng)域。"