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[導(dǎo)讀]如果說,以前的工廠是通過加快每個環(huán)節(jié)的運(yùn)行速率來提升整體效率的話,那么在今天智能制造的大趨勢下,則是通過遠(yuǎn)程監(jiān)控、數(shù)據(jù)采集、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測等方式推進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)過程的合理化、科學(xué)化,從而提升總體的效率和質(zhì)量。

如果說,以前的工廠是通過加快每個環(huán)節(jié)的運(yùn)行速率來提升整體效率的話,那么在今天智能制造的大趨勢下,則是通過遠(yuǎn)程監(jiān)控、數(shù)據(jù)采集、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測等方式推進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)過程的合理化、科學(xué)化,從而提升總體的效率和質(zhì)量。

借助工業(yè)數(shù)據(jù)分析,生產(chǎn)管理者就像古代的軍師,身在“營帳”,卻能運(yùn)籌帷幄,決策千里之外。

2019年7月2日-3日,備受矚目的首屆智能維護(hù)技術(shù)大會在浦東大華錦繡酒店隆重舉行,魏德米勒與其他來自智能維護(hù)領(lǐng)域核心供應(yīng)商共聚一堂,面向未來工廠的預(yù)測性維護(hù)、減耗增產(chǎn)、精益生產(chǎn)、人工智能等前瞻性話題展開討論,開啟了智能維護(hù)領(lǐng)域的“華山論劍”。

大會上,來自魏德米勒自動化產(chǎn)品及解決方案事業(yè)部的周春榮通過對工業(yè)數(shù)據(jù)分析的分享,助力預(yù)測性維護(hù),贏得了滿堂喝彩,大家對魏德米勒在智能維護(hù)領(lǐng)域的卓越成績也給予了高度評價。

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數(shù)據(jù)分析越“好”,預(yù)測性維護(hù)越“準(zhǔn)”

毫無疑問,要想實現(xiàn)利潤最大化,維護(hù)成本是主要考慮因素之一。維護(hù)成本處在動態(tài)平衡之中,相較于預(yù)防性維護(hù)、應(yīng)對式維護(hù),預(yù)測性維護(hù)是最佳選擇。通過對設(shè)備狀況實施周期性或持續(xù)監(jiān)測,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型來分析評估設(shè)備健康狀況,預(yù)測性維護(hù)能預(yù)測下一次故障發(fā)生的時間并建議進(jìn)行維護(hù)的具體時間。以設(shè)備狀態(tài)作為依據(jù)的維護(hù),狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷是基礎(chǔ),狀態(tài)預(yù)測是重點,預(yù)測性維護(hù)能最大限度降低維護(hù)成本,提高客戶滿意度。

當(dāng)然,這些都是建立在數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)之上的。周春榮分析說,“機(jī)器和過程數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著極高價值,工業(yè)數(shù)據(jù)分析為客戶提供數(shù)據(jù)驅(qū)動型服務(wù),增加服務(wù)效率,提高生產(chǎn)能力。借助機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能方式分析數(shù)據(jù),能夠在眾多因素中識別相關(guān)關(guān)系,獲取異常的準(zhǔn)確信息,從而為后續(xù)的預(yù)測性維護(hù)做鋪墊?!?/span>

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通過分析增加工業(yè)數(shù)據(jù)價值,獲取關(guān)于設(shè)備行為的深層次認(rèn)知,即便未超出設(shè)定的閾值,像傳感器數(shù)據(jù)的偏移這種情況仍然可以被檢測到。

魏德米勒自進(jìn)入中國市場的25年間,始終貫徹創(chuàng)新的理念,為了更好地服務(wù)本土客戶,創(chuàng)新地組建了工業(yè)數(shù)據(jù)分析服務(wù)團(tuán)隊,來幫助客戶分析整個工作流程、挖掘成本節(jié)約潛力以及找到現(xiàn)有技術(shù)問題的解決方案,這樣的產(chǎn)品技術(shù)與服務(wù)模式,是魏德米勒扎根中國市場的信心與決心的體現(xiàn)。


魏德米勒,讓生產(chǎn)盡在掌控之中

從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)分析,再到通訊、預(yù)警,到最終的預(yù)測性維護(hù),魏德米勒25年始終如一,致力于為客戶提供全面且專業(yè)的智慧維護(hù)解決方案,同時基于客戶和市場的需要,魏德米勒還深入挖掘行業(yè)市場潛力,提供可廣泛應(yīng)用于機(jī)械與工廠自動化、能源、過程控制、交通、裝置制造、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等領(lǐng)域和行業(yè)的智能化解決方案。

為了分析機(jī)器數(shù)據(jù)和流程數(shù)據(jù),魏德米勒的工業(yè)分析軟件使用了能夠檢測異常情況甚至能夠預(yù)測未來機(jī)器行為的復(fù)雜模型。通過使用人工智能(AI)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML),用源自原始數(shù)據(jù)的特征來揭示以前未知的測量值之間的關(guān)系。客戶能夠根據(jù)自己的數(shù)據(jù)和應(yīng)用領(lǐng)域?qū)S屑夹g(shù)生成能夠識別機(jī)器正常和錯誤行為的模型。

此外,對于自動化機(jī)器學(xué)習(xí)軟件,魏德米勒的分析專家將應(yīng)用領(lǐng)域?qū)<业臄?shù)據(jù)信息與算法相結(jié)合,自動生成合適的模型。這樣,即使用戶沒有經(jīng)過任何統(tǒng)計培訓(xùn)也能夠理解并生成分析模型。“借助我們的工業(yè)分析,客戶可以開發(fā)新的業(yè)務(wù)模式來確保競爭優(yōu)勢?!敝艽簶s補(bǔ)充說。例如,壓縮機(jī)客戶面臨監(jiān)測壓縮空氣有效供給、以及監(jiān)測機(jī)械部件老化的挑戰(zhàn),借助魏德米勒工業(yè)分析軟件,輕松的完成了這兩項任務(wù),減少了停機(jī)時間,確保了可用性,并進(jìn)一步完成了數(shù)據(jù)驅(qū)動服務(wù)的商業(yè)模式轉(zhuǎn)型。

借助這樣新的服務(wù)模式,計劃外維護(hù)工作或機(jī)器停機(jī)時間顯著減少,這意味著按使用付費(fèi)的業(yè)務(wù)模式,例如涉及機(jī)器可用性或保證數(shù)量的生產(chǎn)部件的業(yè)務(wù)模式,是企業(yè)的盈利選擇。對于制造公司來講,得益于對機(jī)器和流程數(shù)據(jù)的整體評估,魏德米勒的AI模塊能夠檢測正常行為的相關(guān)偏差以及這些偏差的原因。允許客戶在任何生產(chǎn)損失發(fā)生前作出反應(yīng),在優(yōu)化流程的同時提高了可用性。

定義商業(yè)目標(biāo)、原始數(shù)據(jù)檢查、概念論證、原型試行、應(yīng)用開發(fā)及部署,魏德米勒具備從硬件、軟件到工程和咨詢的完整的服務(wù)能力,讓客戶的生產(chǎn)過程可測、可控,整個過程都在掌握之中。

而這些高度專業(yè)的企業(yè)服務(wù),都得益于魏德米勒在25年間從銷售服務(wù)、產(chǎn)品研發(fā)和人才培養(yǎng)三個方面始終踐行著以本土客戶為本的戰(zhàn)略。為滿足本土客戶的需求,了解并快速響應(yīng)本土市場,魏德米勒在國內(nèi)建設(shè)了生產(chǎn)基地及研發(fā)中心。在人才培養(yǎng)方面,為落實持續(xù)性的人才發(fā)展計劃,特建立亞太培訓(xùn)中心,令企業(yè)在未來的競爭中擁有更為突出的優(yōu)勢。除此之外,魏德米勒還在中國擁有龐大而完整的銷售網(wǎng)絡(luò),這讓魏德米勒能夠為客戶提供全面便捷的銷售和技術(shù)服務(wù)。

在這場群雄薈萃,“論劍華山”的論壇中,在這個智能維護(hù)領(lǐng)域之最的平臺上,魏德米勒值扎根中國市場25周年之際,劍指工業(yè)數(shù)據(jù)分析,以智者的眼界,打造智能維護(hù)解決方案,讓智慧工廠真實可見。


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