GEA Mejora Eficiencia de Planta con Analítica Industrial y ML Automatizado de Weidmüller

Con el nuevo Software de Machine Learning Automatizado de Weidmüller, GEA pretende expandir y mejorar su gama de servicios en términos de sistemas y plantas. Se ha iniciado un correspondiente "piloto" en el sitio de GEA en Oelde.

Industria 4.0 como desafío y gran oportunidad

Las tecnologías digitales y el tema de la Industria 4.0 plantean grandes desafíos para empresas en el sector de ingeniería mecánica y de plantas, pero también ofrecen oportunidades completamente nuevas: Las plantas de producción deben ser individualmente adaptables a productos y requisitos de clientes individuales. El negocio de servicios se está volviendo cada vez más interesante.

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"Hemos estado lidiando con el tema de monitoreo de condición y monitoreo de máquinas y hemos establecido análisis de valores umbral por algún tiempo. Pero éramos conscientes de que el potencial de este tema es mucho mayor," explica Kerstin Altenseuer, Jefa de Desarrollo de Servicios en GEA. "A largo plazo, el objetivo era mapear procesos o poder optimizar aplicaciones junto con nuestros clientes. Y por supuesto también establecer nuevos modelos de negocio y áreas de aplicación como leasing o modelos de suscripción para nuestras máquinas."

Poniendo Disponible el Know-how Algorítmico

GEA, con más de 125 años de experiencia en la fabricación de separadores y decantadores para separación de líquidos, se beneficia enormemente de esta experiencia. Estas plantas se usan en diversas industrias como alimentaria, químicos, farmacéuticos, biotecnología, energía, naviera y tecnología ambiental. Con nuevos modelos de negocio o aplicaciones, la empresa pretende abrir nuevas fuentes de ingresos. "Sin embargo, nos dimos cuenta relativamente rápido de que necesitábamos la experiencia y ayuda de expertos en datos para este proyecto. No es fácil identificar y reclutar los expertos apropiados, es decir, científicos de datos, incluso si una empresa como GEA en principio tendría buenas cartas. Pero necesitaríamos varios, lo que no facilita las cosas," dice Kerstin Altenseuer.

Juntos en Lugar de Solos

Entonces, ¿cómo puede construir experiencia con expertos apropiados? En su búsqueda de una solución a este problema, GEA tomó conocimiento de Weidmüller y la experiencia de la empresa en el campo de analítica industrial a través del clúster de excelencia "It's OWL". El objetivo: repensar la oferta de servicios para clientes y establecer servicios inteligentes. Al mismo tiempo, la calidad y rendimiento de las máquinas debía mejorarse y la base para desarrollar nuevos modelos de negocio creada para posicionar a GEA competitivamente en el mercado.

Transformando Hallazgos de Ingenieros de Proceso en Algoritmos

GEA y Weidmüller primero trabajaron en cómo se podría configurar el proyecto y cuál sería el objetivo central.

"Rápidamente quedó claro que primero probaríamos la factibilidad en una prueba de concepto y luego permitiríamos a GEA desarrollar y operar modelos ML independientemente," explica Tobias Gaukstern, Jefe de Unidad de Negocio de Analítica Industrial en Weidmüller.

Con la ayuda del Servicio de Software de Machine Learning Automatizado, los expertos en GEA deberían poder entrenar algoritmos de machine learning y modelos estadísticos independientemente.

Los ingenieros mecánicos a menudo enfrentan el problema de que sus expertos en diseño, automatización y proceso no pueden transferir fácilmente su conocimiento a soluciones de machine learning. ¿Cómo agrupar este conocimiento de aplicación en software o incluso en un algoritmo?

"La solución fue muy interesante para nosotros porque tenemos muchos ingenieros de proceso que conocen las máquinas muy bien y pueden interpretar los datos hasta cierto punto. Con la ayuda de Weidmüller ahora podemos transferir este conocimiento a un algoritmo," explica Matthias Heinrich, Gerente de Soluciones Digitales en GEA. Una prueba de concepto (PoC) con datos históricos se realizó en Oelde para verificar cómo las consideraciones teóricas pueden aplicarse in situ en el entorno de producción en GEA. El objetivo era detectar automáticamente anomalías en el comportamiento de separadores en la industria láctea.

Despliegue Adicional Planificado

Las aplicaciones se usaron en conexión con un escenario IoT existente para monitoreo de condición en GEA. "Todos hablan de digitalización. Pero al final, queremos proporcionar valor añadido. Queremos dar el siguiente paso con la solución de Weidmüller," dice Kerstin Altenseuer. Hasta entonces, varias tareas aún necesitan completarse, como mejorar conectividad de datos y calidad de datos, antes de poder empezar. "Hasta ahora hemos conectado 500 máquinas en el portal existente y queremos transferir la solución de Weidmüller a estas máquinas lo más rápido posible," explica Kerstin Altenseuer. Y mira al futuro: "También veo gran potencial para transferir la nueva tecnología a otras áreas en GEA."

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Sea fabricación de automóviles, producción de electricidad o gestión de agua - difícilmente alguna de las industrias de hoy puede prescindir de electrónica y conectividad eléctrica. En este mundo internacionalizado y tecnológicamente cambiante, la complejidad de requisitos aumenta rápidamente debido a la emergencia de nuevos mercados. Nuevos desafíos más variados deben superarse, y las soluciones para ellos no se encontrarán solo en productos de alta tecnología. La conectividad es la clave, ya sea que involucre potencia, señales y datos, demandas y soluciones o teoría y práctica. La Conectividad Industrial necesita conexiones. Y eso es precisamente lo que defendemos.

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Nuestro entorno industrial está lleno de conexiones que necesitan ser conectadas, controladas y optimizadas. Estamos absolutamente comprometidos a siempre proporcionar la mejor conexión posible. Esto no solo se demuestra en nuestros productos sino también en las conexiones humanas que mantenemos: Desarrollamos soluciones en estrecha cooperación con nuestros clientes que cumplen la plena medida de todos los requisitos de su entorno industrial particular.

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A la luz de la Industria 4.0, unidades de producción personalizadas, altamente flexibles y autogestionadas a menudo aún parecen una visión del futuro. Como pensador progresista y pionero, Weidmüller ya ofrece soluciones concretas que permiten a las empresas productoras prepararse para el "Internet Industrial de las Cosas" y para control de producción seguro desde la Nube —sin necesidad de modernizar toda su gama de maquinaria.