在过去的100年中，塞拉尼斯从瑞士试验公司发展成为全球性的技术和特种材料巨头，业务涉及中间体化学品、纤维素产品、聚合物乳液、食品配料和工程材料。
塞拉尼斯高级工程师Greg Aguilar在2019年艾默生全球用户大会上谈到：“数字化转型的挑战在于信息孤岛。我们需要解锁这些数据，并将数据与业务案例相结合，从而进行预测性维护（PdM）、流程优化和能源管理。”
塞拉尼斯首先确定了50多个潜在案例，并根据可行性进行优先排序，然后不断缩小范围，将最后选出的两个案例用于试点项目。这些案例是根据广泛的员工反馈到设备的日常运营故障来制定，因此塞拉尼斯管理层接受了这两个案例。Aguilar 表示：“从头脑风暴到确定方案提供商，我们仔细考量反复确认每一个步骤。文化转型很难，但一旦成功就大有裨益，转型仍在进行，因为人们发现转型并不是一蹴而就的事情。”
Aguilar解释说：“我们需要在众多供应商中确定一个合作伙伴。通过检索系统库，我们在工业物联网领域找到了43家供应商。我们的目标是在企业内部部署的整套分析平台，范围就缩小到了12家。进一步筛选后，减少到6家，然后是2家。最终，塞拉尼斯选择了KnowledgeNet（KNet）软件，但是当Aguilar通知KNet时，很惊讶收到答复：KNet已被艾默生收购。”对于塞拉尼斯而言，这并非很突然，因为艾默生也是重要合作伙伴，塞拉尼斯已经使用了很多艾默生系统，包括DeltaV分布式控制系统（DCS）。
数据分析关注流程
以塞拉尼斯预测性维护案例为例，通过试点项目对系统进行测试，该项目分析了旋转设备上的润滑油温度。Aguilar解释说：“旋转设备上的润滑油看上去比较平坦，但是系统认为存在问题。从近两个月的趋势来看，还不错，仍低于警报水平。但是，系统发现近两年的温度水平发生了变化。因为温度升高是在一段时间内发生的，所以平时没有注意到。这样看来，温度升高问题已经被忽略了好几个月了。”
该工厂安装了真空脱水机除去水分装置。Aguilar 认为：“测试前我们还认为系统性能未下降，但通过整体数据分析发现我们这个故障已经存在了九个月。”
如果温度持续升高而未引起注意，则可能引起设备停车。Aguilar解释说：“我们决定将这个问题添加到我们即将进行的大修计划中。大约一个月前，当松开阀门后，温度直线下降了20度。这次尝试证明它可以识别隐藏的故障。
试点项目的成功增加了我们对新技术的信心。Aguilar 表示：“我们决定将技术快速推广到现场，因为现场亟需这项技术。我们公司正在号召积累经验知识，并不断提高技术价值，而该试点项目为我们提供了一个起点。我们需要数据驱动文化，期望有利于制定明智的决策。”
原则驱动型故障模式和影响分析（FMEA）以及系统的线性回归可以综合确定轴承存在的潜在损坏。Aguilar解释说：“只有系统性识别出问题阀门后，才会认为该阀门确实存在问题。我们正常是全天候不间断运行。除非必要，否则我们不想浪费时间。通过全面了解资产的健康状况，我们才可以采取了响应措施，并安排进入下一个大修计划中。问题阀门对压缩机产生影响，通过全面掌握该资产的相关信息，有助于我们作出通过数据驱动的高效决策。”
KNet工具旨在增强塞拉尼斯技术人员和操作员的能力。Aguilar解释：“这是为了帮助技术人员和操作员腾出时间去做更有价值的工作。例如，在案例场景中，我们考虑了80个不同的变量，一位工程师无法做到这些。我们重点关注出现重复故障问题的设备。借助KNet系统和FMEA方法的强大功能，可以从中获得很多有参考价值的决策。”
与IT的协作在系统实施中也非常重要。Aguilar说：“ IT-OT融合正在进行。两年前，我可能不是IT部门的好朋友，而现在，同事们都认为我在IT部门工作。最初的数字化转型项目历时约一年半，在接下来的五年，我们希望有一个可扩展型解决方案。”
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