Una línea de fábricas de productos lácteos con maquinaria y equipo, posiblemente para el mantenimiento predictivo.

Mantenimiento respaldado por IA para lograr una alta disponibilidad de la planta

Sachsenmilch, uno de los principales productos lácteos europeos, aumenta la eficiencia con Senseye Predictive Maintenance. Su plataforma en la nube de IA y aprendizaje automático analiza de forma proactiva la maquinaria de la planta, lo que garantiza una alta disponibilidad, una reducción del mantenimiento y un importante ahorro de costos. Accesible en todo el mundo, optimiza el rendimiento.

Entre los pequeños márgenes de beneficio, los altos estándares de calidad para los productos que suelen ser perecederos y los estrictos plazos de mantenimiento entre los procesos de producción, la industria de alimentación y bebidas se enfrenta a enormes desafíos en la producción. Por lo tanto, la tolerancia a los fallos es baja. Y hoy en día se utilizan cada vez más máquinas en red inteligentes y modernas en la producción que se comunican entre sí y generan datos, datos que, con la solución de software adecuada, pueden utilizarse para optimizar el mantenimiento.

Sachsenmilch Leppersdorf GmbH se fundó hace 30 años y procesa unos 4,6 millones de litros de leche al día, lo que corresponde a 170 entregas en camiones. Un proceso de producción perfecto las 24 horas del día, los 7 días de la semana, es esencial para mantener este volumen Por eso la empresa decidió implementar un producto piloto in situ en colaboración con Digital Enterprise Services de Siemens.

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

Senseye Predictive Maintenance es una valiosa incorporación a nuestros procesos actuales en términos de mantenimiento preventivo.

Roland Ziepel, Director técnico, Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

“Utilizamos una tecnología de planta muy variada, pero, gracias a la solución de Siemens, podemos responder antes de que surjan problemas. Esto reduce en gran medida las interrupciones de producción. También hemos eliminado los planes de mantenimiento fijo: en cambio, nos guiamos por el estado de la planta, lo que también nos permite reducir los costos de mantenimiento”. Uno de los mayores desafíos a la hora de implementar el proyecto piloto fue definir los datos correctos para el software. “Hay muchos factores que influyen, como la temperatura, los ciclos, las frecuencias y mucho más”, afirma Ziepel.

La solución Siemens Senseye Predictive Maintenance es una plataforma que puede identificar problemas inmediatos y futuros mediante algoritmos compatibles con la IA que aprenden el comportamiento normal de las máquinas y el personal de servicio. Se puede utilizar para iniciar las actividades de mantenimiento antes de que la planta cierre realmente.

La empresa trabajó primero con expertos de Siemens para definir los puntos de datos correctos para predecir escenarios de fallo específicos. Los datos existentes del sistema de control se utilizaron de varias maneras. En algunos lugares, se instalaron nuevos sensores y el sistema de monitoreo de estado SIPLUS CMS1200 para monitorear las vibraciones.

Durante todo el proyecto, Sachsenmilch se benefició del hecho de que Siemens no solo contribuyó con su experiencia tecnológica, sino que también ayudó a gestionar el proyecto. Según Ziepel, esto facilitó mucho la colaboración. El apoyo de Siemens a la implementación de la solución incluyó la capacitación y orientación de los empleados de Sachsenmilch, lo que les permitió hacerse cargo del proyecto de forma rápida y exitosa.

Two workers at a dairy factory inspecting the machinery.

Hoy ya podemos decir que el proyecto piloto Senseye Predictive Maintenance se ha amortizado solo.

Roland Ziepel, Director técnico, Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

“Por ejemplo, pudimos planificar la sustitución de una bomba que redujo mucho el tiempo de inactividad en comparación con un fallo no planificado de la bomba durante la producción. Esta acción por sí sola; la identificación temprana del final de la vida útil de la bomba, nos hizo ahorrar dinero por seis cifras”, afirma Ziepel.

El próximo proyecto ya está empezando. En colaboración con Siemens, Sachsenmilch tiene previsto integrar Senseye Predictive Maintenance en su SAP Plant Maintenance (PM). El objetivo es que SAP PM reciba automáticamente los mensajes de mantenimiento de Senseye para que puedan tenerse en cuenta al generar los trabajos de mantenimiento.

En el futuro, también será posible utilizar Maintenance Copilot Senseye más ampliamente como asistente de mantenimiento virtual que pueda ofrecer recomendaciones de acción basadas en datos cuando sea necesario realizar trabajos de mantenimiento. Consolida toda la experiencia del equipo de servicio, almacena toda la información necesaria sobre las plantas (incluidos los manuales de las máquinas) y mejora la colaboración en la industria láctea.

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