22 июня 2026 г.
Граждане цифрового мира: подключенные к сети машины GEA
По мере того как клиенты GEA начинают пользоваться преимуществами более интеллектуального оборудования с цифровыми возможностями, уже делается следующий шаг — подключение этого оборудования к GEA Cloud® для раскрытия потенциала искусственного интеллекта и подготовки почвы для новой эры эксплуатационной готовности, производительности и экологической устойчивости оборудования.
Так же как Интернет позволил человечеству выйти на новый уровень коллективного интеллекта, промышленный Интернет вещей (IIoT) прямо сейчас создает условия для аналогичного перехода в промышленности. Как только оборудование будет оснащено цифровыми технологиями и подключено к сети, машины смогут начать использовать общие шаблоны и аналитические данные, обучаясь не только на основе собственных данных, но и на основе эксплуатационных показателей тысяч машин, работающих по всему миру.
Машинный интеллект закладывает основу
Прежде чем машины смогут учиться друг у друга, им сначала нужно «изучить» самих себя. В производственном ассортименте GEA этот переход происходит прямо сейчас. Теперь машины GEA способны отслеживать, что происходит внутри процесса, преобразовывать эти сигналы в пригодные для использования данные с помощью периферийных сетей и использовать интеллектуальное программное обеспечение для регулирования параметров в режиме реального времени. Результаты уже заметны: более устойчивое и стабильное производство, более строгий контроль качества, снижение колебаний и ощутимое сокращение потребления ресурсов. Не менее важно и то, что теперь операторы получают доступ к надежным данным о технологических процессах, которые они могут использовать для анализа долгосрочных тенденций и принятия обоснованных решений, при этом у них появляется возможность сосредоточиться на остальных аспектах работы завода. На этом этапе следующим шагом станет подключение этих более «умных» машин к чему-то более масштабному.
GEA Cloud® применяет принципы роевого интеллекта к данным IIoT
Как только машины смогут самостоятельно воспринимать информацию, интерпретировать ее и оптимизировать свою работу, возникает новый вопрос: что произойдет после подключения всех этих интеллектуальных устройств? У GEA Cloud® есть ответ на этот вопрос. Благодаря надежной интеграции оборудования через пограничные шлюзы и передаче оперативных данных на современную платформу искусственного интеллекта GEA Cloud преобразует тысячи отдельных потоков данных в аналитическую информацию в режиме реального времени, что позволяет еще больше повысить эксплуатационную готовность, производительность и экологическую устойчивость. Являясь цифровой основой установленного парка оборудования GEA, облачная платформа используется для размещения централизованной аналитической среды — места, где становятся видны закономерности, сравнения приобретают смысл, а оптимизация становится масштабируемой.
По состоянию на 2025 год к облачной платформе GEA Cloud® уже подключено более 13 000 машин. Благодаря этой основе появилась возможность выявления проблем на ранних этапах, более предсказуемого планирования обслуживания и более четкого понимания жизненного цикла. А стратегия GEA Mission 30 определяет амбициозное направление развития — к 2030 году расширить парк подключенного к сети оборудования до более чем 35 000 единиц, что позволит выйти на новый уровень качества обслуживания, прозрачности жизненного цикла оборудования и вклада в устойчивое развитие.
Доктор Кристиан Хиршен (Christian Hirschen), вице-президент GEA Digital Technology, подробно объясняет, что может сделать это подключение к сети и что оно не может сделать: «GEA Cloud — это не сеть обмена данными, а безопасное хранилище и аналитическая платформа, — поясняет он. — Когда клиенты подключаются, они не подключаются к компьютерам других клиентов. Их данные остаются их собственностью. GEA предоставляет коллективные знания о технологических процессах, накопленные на основе опыта эксплуатации тысяч установок и анализа тысяч отчетов о техническом обслуживании. Все это воплощается в более совершенных моделях, более точных прогнозах и более качественной поддержке».
Подключение к облаку также открывает возможности для новых цифровых сервисов: удаленный доступ для более оперативного решения проблем, приложения типа облако-периферия, которые позволяют еще больше оптимизировать производительность, а также поддерживаемые искусственным интеллектом меры по улучшению качества продукции, снижению углеродного следа и сокращению эксплуатационных расходов. «Эффективность одной машины можно сравнивать с контрольными показателями тысяч других машин, используя не прямые подключения, а централизованный анализ, который становится возможным благодаря облачным технологиям», — говорит Хиршен.
Внедрение этих решений дает очевидные результаты: увеличение времени безотказной работы за счет более оперативной удаленной поддержки, повышение стабильности процессов благодаря приложениям, использующим данные об оборудовании, а также ощутимое повышение эксплуатационной готовности, производительности и экологической устойчивости.
Сигналы с места эксплуатации
Клиенты GEA уже пользуются преимуществами подключения:
- снижение энергопотребления и объема выбросов CO2: Производитель печенья сократил потребление электроэнергии на 33 000 кВт·ч за первые 10 месяцев после подключения своего производства к платформе GEA Cloud®, которая в режиме реального времени отслеживает и оптимизирует работу его оборудования. Кроме того, это решение формирует прозрачные ежемесячные отчеты, отражающие экономию энергии и сокращение объема выбросов CO2.
- Удаленное обслуживание для сокращения времени простоя: На предприятии по производству продуктов питания в США на одной из установок были зафиксированы критические отклонения температуры, при этом отсутствовала возможность оказания технической поддержки на месте. Используя удаленное подключение, специалисты GEA из разных регионов получили доступ к системе в режиме реального времени и устранили неисправность в течение одного часа, что позволило исключить необходимость отправки людей в командировку, сократить выбросы и обеспечить непрерывность производства.
- Аналитические данные о состоянии в режиме реального времени: решение InsightPartner® EvoHDry, интегрированное через портал GEA, предоставляет инженерам-технологам предприятия по производству сухого молока возможность отслеживать состояние распылительной сушилки в режиме реального времени, что позволяет быстрее выявлять неисправности, проводить диагностику и принимать необходимые меры.
Следующее десятилетие: глобальная сеть обучения
По мере того как все большее количество оборудования GEA, уже установленного на предприятиях клиентов, будет подключаться к сети, сетевой эффект будет усиливаться. «Подключение к сети предоставляет доступ к передовым аналитическим данным и к искусственному интеллекту — это алгоритмы, способные выявлять закономерности в работе тысяч машин, предлагать меры по их оптимизации, которые человек не смог бы определить в таких масштабах, и прогнозировать проблемы задолго до того, как они проявятся на объекте», — объясняет Хиршен.
Вместо того чтобы реагировать на аварийные сигналы, сервисные команды будут получать рекомендации. Вместо планирования технического обслуживания на основе продолжительности эксплуатации они будут составлять планы с учетом прогнозируемого износа, реальных условий эксплуатации и аналитических данных по всему парку оборудования. И вместо оптимизации оборудования по отдельности компания GEA и ее клиенты будут оптимизировать целые экосистемы оборудования на различных предприятиях, в разных регионах и отраслях промышленности.
«Оптимизация, которая раньше требовала специальных знаний, будет выполняться автоматически. Производственные линии будут полностью самостоятельно настраиваться, проводить самодиагностику и в конечном итоге самостоятельно оптимизироваться. ИИ-агенты могут самостоятельно определять необходимость обслуживания, предлагать меры по устранению проблем и даже привлекать к решению проблемы ИИ-агентов поставщиков. Получаемые аналитические данные будут использоваться при разработке оборудования, что позволит сократить циклы его проектирования и разработки, а также ускорить обновление документации».
Доктор Кристиан Хиршен (Christian Hirschen)
Вице-президент GEA Digital Technology
Создание опорной структуры
Несмотря на весь ажиотаж вокруг искусственного интеллекта и прогнозных аналитических данных, реальная работа по созданию коллективного машинного интеллекта по-прежнему в гораздо большей степени основана на рутинных повседневных задачах, без которых все остальное было бы невозможно. За каждым аналитическим выводом, полученным в режиме реального времени, стоит длинная цепочка базовых задач: создание безопасных каналов передачи данных, согласование интерфейсов между различными поколениями оборудования и подключение машин к сети — одна за другой, объект за объектом.
«Люди, как правило, уделяют основное внимание приложениям и информационным панелям, но прежде чем появится возможность реализации каких-либо интеллектуальных решений, необходимо правильно заложить базовую инфраструктуру, то есть обеспечить возможность подключения», — объясняет Хиршен. Подключение большого количества машин — это не разовое мероприятие. Это непрерывная, многоуровневая работа, охватывающая такие сферы, как программное и аппаратное обеспечение, обслуживание, кибербезопасность и взаимодействие с клиентами. GEA интегрирует возможности подключения во все контактные точки.
Инновации для движения вперед
По мере формирования этой цифровой основы возможность подключения становится катализатором чего-то более масштабного — инновационной экосистемы, в которой техническое проектирование, цифровой интеллект и принципы устойчивого развития взаимно усиливают друг друга, обеспечивая значимый эффект в больших масштабах.
«Основным принципом GEA является «Engineering for a better world», и цифровизация способствует реализации этой миссии. «Суть уже давно состоит не только в создании исключительных машин, но и в формировании постоянно развивающейся экосистемы, включающей ресурсоэффективное оборудование, интегрированные цифровые решения и сервис, ориентированный на весь жизненный цикл, — говорит Том Оэльснер (Tom Oelsner), директор по цифровым технологиям GEA. — Когда все эти факторы будут объединены в одно целое, клиенты смогут добиться большего, затрачивая меньше энергии, получая меньше отходов и меньше выбросов. В этом и заключается истинный потенциал цифровых инноваций — они позволяют предприятиям в разных отраслях промышленности работать более экологично, одновременно решая главные проблемы нашего времени».
Роль GEA Digital
Как GEA Cloud® делает возможной трансформацию на уровне больших данных
Помимо множества других функций GEA Cloud® выступает в качестве специализированной зоны сбора данных IIoT, которая связывает оборудование GEA на предприятиях клиентов с централизованной аналитической средой. В этой роли она является ключевым фактором, обеспечивающим следующее:
- Безопасное и беспроблемное подключение оборудования: модули пограничного шлюза, установленные на производственных площадях, собирают данные оборудования и передают их напрямую в облако GEA.
- Обработка данных в реальном времени и исторических данных: В Облаке современная платформа для работы с данными преобразует и анализирует поступающие потоки данных.
- Доступность больших объемов ценных данных: Пользователи могут в режиме реального времени получать доступ к данным об оборудовании, к данным о тенденциях и к данным, хранящимся в течение длительного времени, что позволяет проводить сравнения между партиями, линиями или даже производственными площадками.
- Практические рекомендации по оптимизации: Облако обеспечивает работу приложений, выполняющих анализ производительности, мониторинг энергопотребления, технического состояния и профилактическое техническое обслуживание.
- Безопасная масштабируемая инфраструктура: Облачная платформа, построенная на базе Microsoft Azure, имеет сертификат ISO 27001 и защищена с помощью Microsoft Defender, что обеспечивает безопасную обработку конфиденциальных эксплуатационных данных.
В совокупности эти возможности означают, что после подключения тысяч машин компания GEA сможет агрегировать, анализировать и делать полезные выводы на основе закономерностей, наблюдаемых по всей установленной базе. Точно так же когда-то большие данные преобразили Интернет, раскрыв закономерности, которые не могла увидеть ни одна отдельная система.
