Eine Produktionslinie für Molkereien mit Maschinen und Geräten, möglicherweise für die vorausschauende Wartung.

KI-gestützte Wartung für hohe Anlagenverfügbarkeit

Sachsenmilch, eine führende europäische Molkerei, steigert die Effizienz mit Senseye Predictive Maintenance. Die KI/ML-Cloud-Plattform analysiert proaktiv die Anlagenmaschinen und gewährleistet so eine hohe Verfügbarkeit, einen reduzierten Wartungsaufwand und erhebliche Kosteneinsparungen. Es ist weltweit zugänglich und optimiert die Leistung.

Zwischen geringen Gewinnmargen, hohen Qualitätsstandards für Produkte, die oft verderblich sind, und engen Wartungsfenstern zwischen den Produktionsprozessen steht die Lebensmittel- und Getränkeindustrie vor enormen Herausforderungen in der Produktion. Die Fehlertoleranz ist daher gering. Und heute kommen in der Produktion immer mehr intelligente, hochmoderne vernetzte Maschinen zum Einsatz, die miteinander kommunizieren und Daten generieren — Daten, die mit der richtigen Softwarelösung zur Optimierung der Wartung genutzt werden können.

Die Sachsenmilch Leppersdorf GmbH wurde vor 30 Jahren gegründet und verarbeitet täglich rund 4,6 Millionen Liter Milch, was 170 Lkw-Lieferungen entspricht. Ein reibungsloser Produktionsprozess rund um die Uhr ist für die Aufrechterhaltung dieses Volumens unerlässlich. Aus diesem Grund entschied sich das Unternehmen, in Zusammenarbeit mit den Digital Enterprise Services von Siemens ein Pilotprodukt vor Ort zu implementieren.

A conveyor belt with milk bottles at the Sachsenmilch dairy factory.

Senseye Predictive Maintenance ist eine wertvolle Ergänzung unserer bestehenden Prozesse im Bereich der präventiven Wartung.

Roland Ziepel, Technischer Leiter, Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

„Wir verwenden extrem unterschiedliche Anlagentechnologien, aber dank der Siemens-Lösung können wir reagieren, bevor Probleme entstehen. Dadurch werden Produktionsausfälle erheblich reduziert. Außerdem haben wir feste Wartungspläne abgeschafft: Stattdessen orientieren wir uns am Zustand der Anlage, wodurch wir auch die Wartungskosten senken können.“ Eine der größten Herausforderungen bei der Umsetzung des Pilotprojekts war die Definition der richtigen Daten für die Software. „Es gibt so viele Faktoren, die eine Rolle spielen, darunter Temperatur, Zyklen, Frequenzen und vieles mehr“, sagt Ziepel.

Die Siemens Senseye Predictive Maintenance-Lösung ist eine Plattform, die mithilfe von KI-gestützten Algorithmen, die das normale Verhalten von Maschinen und Servicepersonal gelernt haben, unmittelbare und zukünftige Probleme identifizieren kann. Es kann verwendet werden, um Wartungsarbeiten einzuleiten, bevor die Anlage tatsächlich abgeschaltet wird.Das Unternehmen arbeitete zunächst mit Experten von Siemens zusammen, um die richtigen Datenpunkte für die Vorhersage bestimmter Ausfallszenarien zu definieren. Bestehende Daten aus dem Steuerungssystem wurden auf vielfältige Weise verwendet. An einigen Stellen wurden neue Sensoren und das Zustandsüberwachungssystem SIPLUS CMS1200 zur Schwingungsüberwachung installiert.Während der gesamten Projektlaufzeit profitierte Sachsenmilch von der Tatsache, dass Siemens nicht nur technologisches Fachwissen beisteuerte, sondern auch bei der Projektabwicklung assistierte. Laut Ziepel erleichterte dies die Zusammenarbeit erheblich. Die Unterstützung von Siemens bei der Implementierung der Lösung umfasste die Schulung und Einweisung der Sachsenmilch-Mitarbeiter, sodass sie das Projekt schnell und erfolgreich übernehmen konnten.

Two workers at a dairy factory inspecting the machinery.

Heute können wir bereits sagen, dass sich das Pilotprojekt Senseye Predictive Maintenance amortisiert hat.

Roland Ziepel, Technischer Leiter, Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

„Zum Beispiel konnten wir einen Pumpenwechsel planen, der im Vergleich zu einem ungeplanten Pumpenausfall während der Produktion zu einer viel kürzeren Ausfallzeit führte. Allein diese Maßnahme — die frühzeitige Erkennung des Endes der Pumpenlebensdauer — sparte uns Geld im niedrigen sechsstelligen Bereich „, so Ziepel.Das nächste Projekt beginnt bereits. In Zusammenarbeit mit Siemens plant Sachsenmilch, Senseye Predictive Maintenance in seine SAP Plant Maintenance (PM) zu integrieren. Ziel ist es, dass Wartungsmeldungen von Senseye automatisch von SAP PM empfangen werden, sodass sie bei der Generierung von Wartungsaufträgen berücksichtigt werden können.In Zukunft wird es auch möglich sein, Maintenance Copilot Senseye umfassender als virtueller Wartungsassistent einzusetzen, der datengestützte Handlungsempfehlungen geben kann, wenn Wartungsarbeiten erforderlich sind. Es bündelt das gesamte Fachwissen des Serviceteams, speichert alle notwendigen Informationen zu den Anlagen (einschließlich Maschinenhandbüchern) und verbessert die Zusammenarbeit innerhalb der Molkerei.

Two engineers discussing the results from the Senseye Predictive Maintenance application on a large screen.