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Una línea de fábrica lechera con maquinaria y equipo, posiblemente para mantenimiento predictivo.

Mantenimiento soportado por IA para una alta disponibilidad de la planta

Sachsenmilch, una lechería líder en Europa, aumenta la eficiencia con Senseye Predictive Maintenance. Su plataforma en la nube AI/ML analiza proactivamente la maquinaria de la planta, asegurando alta disponibilidad, mantenimiento reducido y un importante ahorro de costos. Accesible globalmente, optimiza el performance.

Entre los pequeños márgenes de ganancia, los altos estándares de calidad para productos que a menudo son perecederos y las estrechas ventanas de mantenimiento entre los procesos de producción, la industria de alimentos y bebidas se enfrenta a enormes desafíos en la producción. Por lo tanto, la tolerancia a fallas es baja. Y hoy en día se utilizan cada vez más máquinas en red inteligentes y de última generación en producción que se comunican entre sí y generan datos, datos que pueden, con la solución de software adecuada, utilizarse para optimizar el mantenimiento.

Sachsenmilch Leppersdorf GmbH se fundó hace 30 años y procesa alrededor de 4.6 millones de litros de leche por día, lo que corresponde a 170 entregas de camiones. Un proceso de producción ininterrumpido las 24 horas del día, los 7 días de la semana, es esencial para mantener este volumen. Es por eso que la compañía decidió implementar un producto piloto in situ en colaboración con Siemens Digital Enterprise Servicios.

El Mantenimiento Predictivo Senseye es una valiosa adición a nuestros procesos existentes en términos de mantenimiento preventivo.
Roland Ziepel, Gerente Técnico, Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

“Estamos utilizando tecnología de planta extremadamente variada, pero gracias a la solución de Siemens, podemos responder antes de que se desarrollen 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 en la implementación del proyecto piloto fue definir los datos adecuados para el software. “Hay tantos factores que juegan un papel, incluyendo la temperatura, los ciclos, las frecuencias y mucho más”, dice Ziepel.

Headshot of Roland Ziepel, Technical Manager at Sachsenmilch Leppersdorf GmbH
El día de hoy ya podemos decir que el proyecto piloto de Mantenimiento Predictivo Senseye se ha pagado por sí solo.
Roland Ziepel, Gerente Técnico, Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

“Por ejemplo, pudimos planificar un reemplazo de la bomba que resultó en un tiempo de inactividad mucho más corto en comparación con una falla no planificada de la bomba durante la producción. Esta acción por sí sola —la identificación temprana del final de la vida útil de la bomba— nos ahorró dinero en las seis cifras bajas”, dice Ziepel. El siguiente proyecto ya está comenzando. Trabajando con Siemens, Sachsenmilch planea integrar Senseye Predictive Maintenance en su SAP Plant Maintenance (PM). El objetivo es que los mensajes de mantenimiento de Senseye sean recibidos automáticamente por SAP PM para que puedan ser tenidos en cuenta cuando se generen trabajos de mantenimiento. En el futuro, también será posible utilizar el Copilot de Mantenimiento Senseye de manera más extensa como asistente de mantenimiento virtual que puede proporcionar recomendaciones basadas en datos para la acción cuando se requiera trabajo de mantenimiento. Consolida toda la experiencia del equipo de servicio, almacena toda la información necesaria sobre las plantas (incluyendo manuales de máquinas), y mejora la colaboración dentro de la lechería.