如果说，以前的工厂是通过加快每个环节的运行速率来提升整体效率的话，那么在今天智能制造的大趋势下，则是通过远程监控、数据采集、设备状态监测等方式推进企业生产过程的合理化、科学化，从而提升总体的效率和质量。
借助工业数据分析，生产管理者就像古代的军师，身在“营帐”，却能运筹帷幄，决策千里之外。
2019年7月2日-3日，备受瞩目的首届智能维护技术大会在浦东大华锦绣酒店隆重举行，魏德米勒与其他来自智能维护领域核心供应商共聚一堂，面向未来工厂的预测性维护、减耗增产、精益生产、人工智能等前瞻性话题展开讨论，开启了智能维护领域的“华山论剑”。
大会上，来自魏德米勒自动化产品及解决方案事业部的周春荣通过对工业数据分析的分享，助力预测性维护，赢得了满堂喝彩，大家对魏德米勒在智能维护领域的卓越成绩也给予了高度评价。
数据分析越“好”，预测性维护越“准”
毫无疑问，要想实现利润最大化，维护成本是主要考虑因素之一。维护成本处在动态平衡之中，相较于预防性维护、应对式维护，预测性维护是最佳选择。通过对设备状况实施周期性或持续监测，基于机器学习算法和模型来分析评估设备健康状况，预测性维护能预测下一次故障发生的时间并建议进行维护的具体时间。以设备状态作为依据的维护，状态监测和故障诊断是基础，状态预测是重点，预测性维护能最大限度降低维护成本，提高客户满意度。
当然，这些都是建立在数据分析的基础之上的。周春荣分析说，“机器和过程数据蕴含着极高价值，工业数据分析为客户提供数据驱动型服务，增加服务效率，提高生产能力。借助机器学习和人工智能方式分析数据，能够在众多因素中识别相关关系，获取异常的准确信息，从而为后续的预测性维护做铺垫。”
通过分析增加工业数据价值，获取关于设备行为的深层次认知，即便未超出设定的阈值，像传感器数据的偏移这种情况仍然可以被检测到。
魏德米勒自进入中国市场的25年间，始终贯彻创新的理念，为了更好地服务本土客户，创新地组建了工业数据分析服务团队，来帮助客户分析整个工作流程、挖掘成本节约潜力以及找到现有技术问题的解决方案，这样的产品技术与服务模式，是魏德米勒扎根中国市场的信心与决心的体现。
魏德米勒，让生产尽在掌控之中
从数据采集到数据分析，再到通讯、预警，到最终的预测性维护，魏德米勒25年始终如一，致力于为客户提供全面且专业的智慧维护解决方案，同时基于客户和市场的需要，魏德米勒还深入挖掘行业市场潜力，提供可广泛应用于机械与工厂自动化、能源、过程控制、交通、装置制造、基础设施建设等领域和行业的智能化解决方案。
为了分析机器数据和流程数据，魏德米勒的工业分析软件使用了能够检测异常情况甚至能够预测未来机器行为的复杂模型。通过使用人工智能（AI）方法和机器学习（ML），用源自原始数据的特征来揭示以前未知的测量值之间的关系。客户能够根据自己的数据和应用领域专有技术生成能够识别机器正常和错误行为的模型。
此外，对于自动化机器学习软件，魏德米勒的分析专家将应用领域专家的数据信息与算法相结合，自动生成合适的模型。这样，即使用户没有经过任何统计培训也能够理解并生成分析模型。“借助我们的工业分析，客户可以开发新的业务模式来确保竞争优势。”周春荣补充说。例如，压缩机客户面临监测压缩空气有效供给、以及监测机械部件老化的挑战，借助魏德米勒工业分析软件，轻松的完成了这两项任务，减少了停机时间，确保了可用性，并进一步完成了数据驱动服务的商业模式转型。
借助这样新的服务模式，计划外维护工作或机器停机时间显著减少，这意味着按使用付费的业务模式，例如涉及机器可用性或保证数量的生产部件的业务模式，是企业的盈利选择。对于制造公司来讲，得益于对机器和流程数据的整体评估，魏德米勒的AI模块能够检测正常行为的相关偏差以及这些偏差的原因。允许客户在任何生产损失发生前作出反应，在优化流程的同时提高了可用性。
定义商业目标、原始数据检查、概念论证、原型试行、应用开发及部署，魏德米勒具备从硬件、软件到工程和咨询的完整的服务能力，让客户的生产过程可测、可控，整个过程都在掌握之中。
而这些高度专业的企业服务，都得益于魏德米勒在25年间从销售服务、产品研发和人才培养三个方面始终践行着以本土客户为本的战略。为满足本土客户的需求，了解并快速响应本土市场，魏德米勒在国内建设了生产基地及研发中心。在人才培养方面，为落实持续性的人才发展计划，特建立亚太培训中心，令企业在未来的竞争中拥有更为突出的优势。除此之外，魏德米勒还在中国拥有庞大而完整的销售网络，这让魏德米勒能够为客户提供全面便捷的销售和技术服务。
在这场群雄荟萃，“论剑华山”的论坛中，在这个智能维护领域之最的平台上，魏德米勒值扎根中国市场25周年之际，剑指工业数据分析，以智者的眼界，打造智能维护解决方案，让智慧工厂真实可见。
