魏德米勒工業數據分析解決方案幫助GEA

GEA是一家長時間致力于狀況監測的供貨商，隨著魏德米勒最新的主動化機器學習軟件的推出，GEA期望開發和擴展在設備方面供給的服務，在德國厄爾德啟動了相應的“試點”項目。

　　數字技能和工業4.0給機械和工程職業的公司帶來挑戰的同時也帶來了全新的機遇：他們需求可以依據單個產品和客戶要求調整出產設施。服務事務越來越遭到重視。

　　“長時間以來，咱們一向致力于機器狀況監測，并樹立了閾值剖析辦法。咱們也知道，在這一范疇還有更多的潛力?！盙EA服務產品管理高檔副總裁Kerstin Altensuer解說道，“咱們期望繪制流程圖，與客戶一起優化運用程序。當然，咱們也期望樹立新的商業形式和運用范疇，例如機器租借或訂貨?！?br />
　　GEA在液體分離器和傾析器制造范疇具有125年的經歷，口碑極佳。這些產品運用于各個職業，如食品、化學和制藥工業以及生物技能、能源工業、航運業和環境技能工業。

　　GEA期望經過創立新事務形式或運用發掘更多收入來歷。Kerstin Altensuer說：“咱們意識到，在這些項目中咱們需求數據專家的專業常識和協助。找到合適的算法專家并招引他們參加團隊并不簡單，這使得工作變得愈加雜亂?！?br />
　　GEA期望經過創立新事務形式或運用發掘更多收入來歷。Kerstin Altensuer說：“咱們意識到，在這些項目中咱們需求數據專家的專業常識和協助。找到合適的算法專家并招引他們參加團隊并不簡單，這使得工作變得愈加雜亂?！?br />
　　GEA期望從頭設計其向客戶供給的服務，樹立一系列智能服務。提高其設備的質量和性能，是發掘新商業形式的基礎，這將使GEA在市場上具有競爭力。

　　德米勒的工業剖析事務部門經理Tobias Gaukstern解說說：“很快咱們就會明白，咱們首要需求經過概念證明(PoC)來驗證項意圖可行性，然后才干協助GEA獨立開發和運營ML模型?！?br />
　　未來經過運用主動機器學習軟件服務，GEA的專家將可以獨立練習機器學習算法或模型。Tobias Gaukstern解說道：“AutoML東西使運用程序專家運用ML的過程變得更快、更簡單，而且不需求任何ML范疇的專家常識?！?br />
　　機械工程公司經常面臨這樣的問題：他們的設計、主動化以及過程專家不能很簡單地將他們的常識轉化為機器學習范疇的解決方案。當前僅是將這些運用程序的專業常識匯集到一起或一個軟件中都很困難，更不用說算法了。

　　GEA電子解決方案部門經理Matthias Heinrich解說道：“咱們對這個解決方案很感興趣，由于咱們有很多職業工程師，他們對機器十分熟悉，而且在必定程度上可以解讀數據。在魏德米勒的協助下，咱們現在可以將這些常識轉化為一種算法?！?br />
　　為了檢驗理論觀測在GEA出產環境中的實地運用，咱們在厄爾德運用歷史數據進行了概念證明(PoC)，承認是否可以實現主動檢測乳品職業分離器中的異常行為。

　　這個項意圖成功要歸功于團隊內部的緊密協作。一方面，區域臨近是一個很大的優勢，由于項目團隊可以很簡單地在短時間內開會討論單個問題。

　　Kerstin Altensuer解說道：“從數據學家的角度來看，魏德米勒有著十分廣泛的常識。同時，作為一家機械工程公司你會有遇知音的感覺，由于你要會見的不僅是IT專家，還是真實了解機器的工程師?！?br />
　　作為該項意圖一部分，GEA管理數據輸入和需求剖析，而魏德米勒則負責概念證明。Tobias Gaukstern解說說：“這次分工協作是十分成功的。咱們有序積極的和諧，取得十分好的結果，這為試點運用和終究轉化到系列出產打下了基礎?！?br />

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