Mantenimiento respaldado por IA para una alta disponibilidad de la planta

Sachsenmilch, una de las principales empresas lácteas de Europa, aumenta la eficiencia con Senseye Predictive Maintenance. Su plataforma en la nube de IA/AA analiza proactivamente la maquinaria de la planta, lo que garantiza una alta disponibilidad, un mantenimiento reducido y un ahorro significativo de costos. Accesible globalmente, optimiza el rendimiento.

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 errores es baja. En la actualidad, se están usando cada vez más máquinas inteligentes y de vanguardia, conectadas en red, para la producción, que se comunican entre sí y generan datos; datos que, con la solución de software adecuada, se pueden utilizar 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 en 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 empresa decidió implementar un producto piloto in situ en colaboración con Digital Enterprise Services de Siemens.

Una cinta transportadora con botellas de leche en la fábrica de productos lácteos Sachsenmilch.

Senseye Predictive Maintenance 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 surjan problemas. Esto reduce, en gran medida, los cortes de producción. También eliminamos 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 correctos para el software. “Hay muchos factores que juegan un papel, incluidos la temperatura, los ciclos, las frecuencias y mucho más”, dice Ziepel.

Primer plano de Roland Ziepel, gerente técnico de Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

La solución Senseye Predictive Maintenance de Siemens es una plataforma que puede identificar problemas inmediatos y futuros mediante el uso de algoritmos compatibles con IA que han aprendido el comportamiento normal de las máquinas y del personal de servicio. Se puede usar para iniciar actividades de mantenimiento antes de que la planta realmente se pare.

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

Durante toda la duración del proyecto, Sachsenmilch se benefició no solo del aporte de experiencia tecnológica de Siemens, sino que también ayudó a manejar el proyecto. Según Ziepel, esto facilitó mucho la colaboración. El apoyo de Siemens para implementar la solución incluyó la capacitación y orientación de los empleados de Sachsenmilch, lo que les permitió hacerse cargo del proyecto de manera rápida y exitosa.

Dos trabajadores en una fábrica de productos lácteos inspeccionan la maquinaria.

Hoy, ya podemos afirmar que el proyecto piloto de Senseye Predictive Maintenance se amortizó.

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 imprevista de la bomba durante la producción. Esta acción por sí sola, la identificación temprana del fin de la vida útil de la bomba, nos permitió ahorrar una cantidad de dinero de seis cifras”, dice Ziepel.

El próximo proyecto ya está comenzando. Junto con Siemens, Sachsenmilch planea integrar Senseye Predictive Maintenance en su Mantenimiento de planta (PM) de SAP. El objetivo es que el SAP PM reciba automáticamente los mensajes de mantenimiento de Senseye para que se puedan tener en cuenta al generar trabajos de mantenimiento.

En el futuro, también será posible utilizar el Copiloto de mantenimiento de Senseye, de manera más amplia, como asistente de mantenimiento virtual capaz de ofrecer recomendaciones basadas en datos sobre medidas que se deben adoptar cuando sea necesario realizar trabajos de mantenimiento. Este sistema reúne toda la experiencia del equipo de servicio, almacena toda la información necesaria sobre las plantas (incluidos los manuales de máquinas) y mejora la colaboración dentro de la planta de productos lácteos.

Dos ingenieros analizando los resultados de la aplicación Senseye Predictive Maintenance en una pantalla grande.