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 Maschinen der Anlage und gewährleistet so eine hohe Verfügbarkeit, reduzierten Wartungsaufwand und erhebliche Kosteneinsparungen. Weltweit zugänglich, es optimiert die Leistung.

Zwischen kleinen 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 werden in der Produktion immer mehr intelligente, hochmoderne vernetzte Maschinen eingesetzt, die miteinander kommunizieren und Daten generieren — Daten, die mit der richtigen Softwarelösung zur Optimierung der Wartung verwendet werden können.

Sachsenmilch Leppersdorf GmbH wurde vor 30 Jahren gegründet und verarbeitet etwa 4,6 Millionen Liter Milch pro Tag, was 170 Lkw-Lieferungen entspricht. Ein reibungsloser Produktionsprozess rund um die Uhr ist unerlässlich, um dieses Volumen aufrechtzuerhalten. Deshalb entschied sich das Unternehmen, in Zusammenarbeit mit den Digital Enterprise Services von Siemens ein Pilotprodukt vor Ort zu implementieren.

Ein Förderband mit Milchflaschen in der Sachsenmilch-Molkerei.

Senseye Predictive Maintenance ist eine wertvolle Ergänzung unserer bestehenden Prozesse in Bezug auf präventive Wartung.

Roland Ziepel, Technischer Leiter, Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

„Wir verwenden extrem unterschiedliche Anlagentechnologien, aber dank der Siemens-Lösung können wir reagieren, bevor Probleme entstehen. Das reduziert Produktionsausfälle erheblich. Wir haben auch 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, einschließlich Temperatur, Zyklen, Frequenzen und vieles mehr“, sagt Ziepel.

Schnappschuss von Roland Ziepel, Technischer Leiter der Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

Die Siemens Senseye Predictive Maintenance-Lösung ist eine Plattform, die unmittelbare und zukünftige Probleme mithilfe von KI-gestützten Algorithmen identifizieren kann, die das normale Verhalten von Maschinen und Servicepersonal gelernt haben. Es kann verwendet werden, um Wartungsarbeiten einzuleiten, bevor die Anlage 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 installiert, um Vibrationen zu überwachen.

Während der gesamten Dauer des Projekts profitierte Sachsenmilch von der Tatsache, dass Siemens nicht nur technologisches Fachwissen beisteuerte, sondern auch bei der Durchführung des Projekts half. Laut Ziepel hat das die Zusammenarbeit viel einfacher gemacht. Die Unterstützung von Siemens bei der Implementierung der Lösung umfasste die Schulung und Einweisung der Mitarbeiter von Sachsenmilch, sodass sie das Projekt schnell und erfolgreich übernehmen konnten.

Zwei Arbeiter einer Molkerei inspizieren die Maschinen.

Heute können wir bereits sagen, dass sich das Pilotprojekt Senseye Predictive Maintenance von selbst bezahlt gemacht 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 Identifizierung des Endes der Lebensdauer der Pumpe — sparte uns Geld im niedrigen sechsstelligen Bereich „, sagt Ziepel.

Das nächste Projekt beginnt bereits. In Zusammenarbeit mit Siemens plant Sachsenmilch, Senseye Predictive Maintenance in seine SAP Plant Maintenance (PM) zu integrieren. Das Ziel ist, dass Wartungsnachrichten 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 in größerem Umfang als virtuellen Wartungsassistenten zu verwenden, der datengestützte Handlungsempfehlungen geben kann, wenn Wartungsarbeiten erforderlich sind. Es konsolidiert das gesamte Fachwissen des Serviceteams, speichert alle notwendigen Informationen zu den Anlagen (einschließlich Maschinenhandbüchern) und verbessert die Zusammenarbeit innerhalb der Molkerei.

Zwei Ingenieure diskutieren die Ergebnisse der Senseye Predictive Maintenance Maintenance-Anwendung auf einem großen Bildschirm.