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資訊頻道如果說，以前的工廠是通過加快每個環節的運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，則是通過遠程監控、數據采集、設備狀態監測等方式推進企業生產過程的合理化、科學化，從而提升總體的效率和質量。
借助工業數據分析，生產管理者就像古代的軍師，身在“營帳”，卻能運籌帷幄，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技術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領域核心供應商共聚一堂，面向未來工廠的預測性維護、減耗增產、精益生產、人工智能等前瞻性話題展開討論，開啟了智能維護領域的“華山論劍”。
大會上，來自魏德米勒自動化產品及解決方案事業部的周春榮通過對工業數據分析的分享，助力預測性維護，贏得了滿堂喝彩，大家對魏德米勒在智能維護領域的卓越成績也給予了高度評價。
數據分析越“好”，預測性維護越“準”
毫無疑問，要想實現利潤最大化，維護成本是主要考慮因素之一。維護成本處在動態平衡之中，相較于預防性維護、應對式維護，預測性維護是最佳選擇。通過對設備狀況實施周期性或持續監測，基于機器學習算法和模型來分析評估設備健康狀況，預測性維護能預測下一次故障發生的時間并建議進行維護的具體時間。以設備狀態作為依據的維護，狀態監測和故障診斷是基礎，狀態預測是重點，預測性維護能最大限度降低維護成本，提高客戶滿意度。
當然，這些都是建立在數據分析的基礎之上的。周春榮分析說，“機器和過程數據蘊含著極高價值，工業數據分析為客戶提供數據驅動型服務，增加服務效率，提高生產能力。借助機器學習和人工智能方式分析數據，能夠在眾多因素中識別相關關系，獲取異常的準確信息，從而為后續的預測性維護做鋪墊。”
通過分析增加工業數據價值，獲取關于設備行為的深層次認知，即便未超出設定的閾值，像傳感器數據的偏移這種情況仍然可以被檢測到。
魏德米勒自進入中國市場的25年間，始終貫徹創新的理念，為了更好地服務本土客戶，創新地組建了工業數據分析服務團隊，來幫助客戶分析整個工作流程、挖掘成本節約潛力以及找到現有技術問題的解決方案，這樣的產品技術與服務模式，是魏德米勒扎根中國市場的信心與決心的體現。
魏德米勒，讓生產盡在掌控之中
從數據采集到數據分析，再到通訊、預警，到最終的預測性維護，魏德米勒25年始終如一，致力于為客戶提供全面且專業的智慧維護解決方案，同時基于客戶和市場的需要，魏德米勒還深入挖掘行業市場潛力，提供可廣泛應用于機械與工廠自動化、能源、過程控制、交通、裝置制造、基礎設施建設等領域和行業的智能化解決方案。
為了分析機器數據和流程數據，魏德米勒的工業分析軟件使用了能夠檢測異常情況甚至能夠預測未來機器行為的復雜模型。通過使用人工智能（AI）方法和機器學習（ML），用源自原始數據的特征來揭示以前未知的測量值之間的關系。客戶能夠根據自己的數據和應用領域專有技術生成能夠識別機器正常和錯誤行為的模型。
此外，對于自動化機器學習軟件，魏德米勒的分析專家將應用領域專家的數據信息與算法相結合，自動生成合適的模型。這樣，即使用戶沒有經過任何統計培訓也能夠理解并生成分析模型。“借助我們的工業分析，客戶可以開發新的業務模式來確保競爭優勢。”周春榮補充說。例如，壓縮機客戶面臨監測壓縮空氣有效供給、以及監測機械部件老化的挑戰，借助魏德米勒工業分析軟件，輕松的完成了這兩項任務，減少了停機時間，確保了可用性，并進一步完成了數據驅動服務的商業模式轉型。
借助這樣新的服務模式，計劃外維護工作或機器停機時間顯著減少，這意味著按使用付費的業務模式，例如涉及機器可用性或保證數量的生產部件的業務模式，是企業的盈利選擇。對于制造公司來講，得益于對機器和流程數據的整體評估，魏德米勒的AI模塊能夠檢測正常行為的相關偏差以及這些偏差的原因。允許客戶在任何生產損失發生前作出反應，在優化流程的同時提高了可用性。
定義商業目標、原始數據檢查、概念論證、原型試行、應用開發及部署，魏德米勒具備從硬件、軟件到工程和咨詢的完整的服務能力，讓客戶的生產過程可測、可控，整個過程都在掌握之中。
而這些高度專業的企業服務，都得益于魏德米勒在25年間從銷售服務、產品研發和人才培養三個方面始終踐行著以本土客戶為本的戰略。為滿足本土客戶的需求，了解并快速響應本土市場，魏德米勒在國內建設了生產基地及研發中心。在人才培養方面，為落實持續性的人才發展計劃，特建立亞太培訓中心，令企業在未來的競爭中擁有更為突出的優勢。除此之外，魏德米勒還在中國擁有龐大而完整的銷售網絡，這讓魏德米勒能夠為客戶提供全面便捷的銷售和技術服務。
在這場群雄薈萃，“論劍華山”的論壇中，在這個智能維護領域之最的平臺上，魏德米勒值扎根中國市場25周年之際，劍指工業數據分析，以智者的眼界，打造智能維護解決方案，讓智慧工廠真實可見。
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