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資訊頻道“多虧了工業分析，我們的顧客能在使用人工智能的過程中，從其產生的數據里獲得真實的附加值。”
——就工業分析的專題采訪Tobias Gaukstein先生，魏德米勒集團工業分析負責人
自上一屆漢諾威博覽會以來，魏德米勒工業分析中最重要的發展項目是什么？
在2016年，我們主要關注的問題也是機械制造商們面對的問題：我們怎樣記錄數據？什么數據與數據驅動服務模式的擴展相關？我們如何從中獲取附加值？為此，我們從自己的生產設備中積累經驗，并以這些資料為基礎，與我們的顧客進行最初的試點項目。
隨著分析解決方案的成批產生，我們使客戶能根據他們的需要獲取數據導向型服務，并把自己定義為企業分析解決方案的合作伙伴。我們的目標是幫助我們的顧客進一步提高生產效率，并且通過結合專業領域的知識和分析，使我們的顧客在使用人工智能的過程中從得到數據里獲得真正的附加值。
如何使魏德米勒區別于其他的制造商？讓魏德米勒的解決方案保持獨特的秘訣是什么？
總的來說，越來越多的公司認為智能服務正塑造著未來企業的成功。我們希望我們的顧客以跨平臺的途徑獲得數據導向服務。這個途徑能使得我們在幾乎任何的云解決方案中提供我們的解決方案。在我們提供的解決方案中，客戶能選擇是通過云服務、現場服務或現場級服務來使用分析解決方案。這就意味著它們的使用不受限于特殊平臺。另一個好處是我們可以將應用知識以及分析技巧相互融合。所以我們已經比許多成熟的IT公司和其他提供商領先一步。
迄今為止，你的解決方案如何被顧客接受？
許多顧客仍舊將魏德米勒的名字與元件生產而不是數據驅動服務的供應商相聯系。客戶對魏德米勒執行分析項目的熱烈反響——甚至讓我們有一些驚訝。但是這表明我們正在自我設定的正確軌道上，我們了解客戶所面臨的挑戰并提供給他們相應的解決方案以滿足其需求。
你如何與客戶合作從“大數據”的應用中提取附加值？
我們的目標是更好得利用現有的數據，以達到諸如：優化產品開發進程或是在市場上推出新的數據導向服務的目的。這些原始的數據最后被轉化為與商業相關的數據并且用于商業目的。因此，我們和客戶合作制定智能服務的方案和理念。在這個基礎上，我們的數據學家和我們的應用工程師一起合作開發用于分析機器行為的模塊。為了以最好的方式整合他們的領域知識，與客戶的密切協調是關鍵。
客戶可在特殊的專業背景下得到分析結果，從此結果中推出與商業相關的結論，這便是客戶所獲得的附加值。因此，工程特性在此至關重要。這涉及了在原始資料中數據中識別相關專業的內容。雖然這聽起來很簡單，事實上分析數據的相關性才是成功的關鍵。我們與客戶共同努力在分析數據上投入了大量時間。簡單地分析一般數據的過程還不足以獲得一個可靠的機械行為圖。其最大的優勢也就是為客戶創造附加值。在進行人工智能服務的過程中，如果知識與專業領域技巧相關聯，那么就能從產生的數據中獲得附加值。
你如何評估分析市場當前狀況？
我們注意到在創新和技術方面，智能服務的實施在很大程度上是領先的。它的重要性正迅速增長，并且在企業中得到重視。一些行業中出現了真正的競爭。無論是誰先推出數據導向服務，都將向他們的競爭對手施加大量的壓力。原設備的制造商與主要的機械制造商是行業繁榮的驅動力之一，因為他們希望分析解決方案能在未來的一年或是兩年內提高生產力。所以沒有能力提供分析解決方案的企業將會處于劣勢的競爭地位。
與不同的機械工程學會以及企業資源計劃供應商的合作也讓人感到興奮，因為他們專注于整個流程鏈的分析解決方案——一個最大潛力高達90%的領域。然而，重要的是這種潛力只能通過適當的機械分析方案來挖掘。這就是為什么機械和設備制造商身上的價值貢獻對運營商來說是巨大的。
目前，預測分析有多重要？
預測的具體結果無疑是企業的最高準則。預測分析的結果等同于分析結果被廣泛運用。自然，每個人都希望能夠預測項目以及機械狀態。供應商和客戶的興趣正濃。但到目前為止，對機械和車間工程的實時預測還很少。在不久的將來，這一定會改變。我們正與一些客戶進行合作，為其提供預測分析方案。這些方案在不久的將來將被我們的客戶所推行。
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