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如果原工厂通过加快各个环节的运行速度来提高整体效率，那么在当今智能制造的大趋势下，它通过远程监控、数据采集和设备状态监控来促进企业生产过程的合理化和科学化，从而提高整体效率和质量。

在工业数据分析的帮助下，生产经理就像古代的军事战略家，他们在一个“阵营”中，但他们可以在数千英里之外制定战略并做出决策。

2019年7月2日至3日，备受关注的首届智能维修技术大会在浦东大华锦绣酒店隆重举行。维特姆尤勒和智能维护领域的其他核心供应商聚集在一起，讨论前瞻性话题，如预测性维护、降低消耗和提高产量、精益生产、人工智能等。在《展望未来》中，工厂开启了智能维修领域的“华山论剑”。

在会议上，维特姆尤勒自动化产品和解决方案部的周春荣通过分享工业数据分析来帮助预测性维护，大家也高度评价了维特姆尤勒在智能维护领域的杰出成就。

数据分析越好，预测维护就越准确

毫无疑问，为了利润最大化，维护成本是主要考虑因素之一。维护成本处于动态平衡状态。与预防性维护和应对性维护相比，预测性维护是最佳选择。通过定期或连续监测设备状况，并基于机器学习算法和模型分析和评估设备健康状况，预测性维护可以预测下一次故障的时间并建议具体的维护时间。基于设备状态的维修、状态监测和故障诊断是基础，状态预测是关键。预测性维护可以最大限度地降低维护成本，提高客户满意度。

当然，这些都是基于数据分析。周春荣说:“机器和过程数据包含极高的价值。工业数据分析为客户提供数据驱动的服务，提高服务效率和生产能力。借助于机器学习和人工智能来分析数据，我们可以识别许多因素之间的相关关系，并获得异常的准确信息，从而为后续的预测性维护铺平道路。”

通过分析，增加了工业数据的价值，获得了对设备行为的深刻认识。即使没有超过设定的阈值，仍然可以检测到传感器数据的偏差。

自进入中国市场25年以来，维特姆尤勒始终贯彻创新理念。为了更好地服务当地客户，公司创新性地组建了一个工业数据分析服务团队，帮助客户分析整个工作流程，挖掘节约成本的潜力，并找到解决现有技术问题的方法。这种产品技术和服务模式体现了维特姆尤勒扎根中国市场的信心和决心。

维特姆尤勒，让生产得到控制

从数据收集到数据分析，再到通信、预警和最终预测性维护，Veidemkuller 25年来一直保持一致，致力于为客户提供全面、专业的智能维护解决方案。与此同时，基于客户和市场的需求，维特姆尤勒还深入挖掘了行业的市场潜力，并提供了可广泛应用于机械和工厂自动化、能源、过程控制、运输、设备制造、基础设施建设等领域和行业的智能解决方案

为了分析机器数据和过程数据，维登米勒的工业分析软件使用复杂的模型，可以检测异常情况，甚至预测未来的机器行为。通过使用人工智能(ai)方法和机器学习(ml)，先前未知的测量值之间的关系通过源自原始数据的特征被揭示。客户可以根据他们自己的数据和应用领域的专业知识生成能够识别机器正常和错误行为的模型。

此外，对于自动机器学习软件，Veidemyuller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。通过这种方式，用户可以理解和生成分析模型，甚至无需任何统计培训。“通过我们的行业分析，客户可以开发新的业务模式来确保竞争优势。”周春荣补充道。例如，压缩机客户面临着监控压缩空气体有效供应和监控机械部件老化的挑战。在韦登米勒工业分析软件的帮助下，这两项任务很容易完成，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业务模式转换。

通过这种新的服务模式，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，如涉及机器可用性或生产零件保证数量的业务模式，是企业的一种有利可图的选择。对于制造公司来说，由于对机器和过程数据的全面评估，Veidemyuller的人工智能模块可以检测正常行为的相关偏差以及这些偏差的原因。它允许客户在任何生产损失发生之前做出反应，从而在优化流程的同时提高可用性。

定义业务目标、原始数据检查、概念演示、原型试验、应用程序开发和部署。维特姆尤勒拥有从硬件和软件到工程和咨询的完整服务能力，因此客户的生产过程可以被测量和控制，整个过程都在控制之中。

在过去的25年中，这些高度专业化的企业服务从Veidemyuller专注于本地客户的战略中受益匪浅，该战略从销售服务、产品研发和人员培训三个方面展开。为了满足当地客户的需求，了解当地市场并迅速做出反应，维特姆尤勒在中国建立了生产基地和R&D中心。在人才培养方面，为了实施可持续人才发展计划，我们专门成立了亚太培训中心，这将使企业在未来的竞争中拥有更加突出的优势。此外，维特姆尤勒在中国拥有庞大而完整的销售网络，这使得维特姆尤勒能够为客户提供全面而便捷的销售和技术服务。

在本次“在尖山”论坛上，在最智能的维护领域的平台上，在维特姆尤勒价值观在中国市场扎根25周年之际，剑指的是对工业数据的分析，以智者的眼光打造智能维护解决方案，让智能工厂真正可见。