Piimatehase liin koos masinate ja seadmetega, võimalusel ettenägelikuks hoolduseks.

Tehisintellekti toega hooldus tagab tehase kõrge kättesaadavuse

Euroopa juhtiv meierei Sachsenmilch suurendab tõhusust Senseye Predictive Maintenance abil. Selle AI/ML pilveplatvorm analüüsib ennetavalt tehase masinaid, tagades kõrge käideldavuse, väiksema hoolduse ja märkimisväärse kulude kokkuhoiu. See on ülemaailmselt juurdepääsetav ja optimeerib jõudlust.

Väikeste kasumimarginaalide, sageli kiiresti riknevate toodete kõrgete kvaliteedistandardite ja tootmisprotsessidevaheliste kitsaste hooldusakende vahel seisab toidu- ja joogitööstus silmitsi tohutute väljakutsetega tootmises. Seetõttu on veataluvus madal. Ja tänapäeval kasutatakse tootmises üha enam nutikaid, tipptasemel võrguga ühendatud masinaid, mis suhtlevad omavahel ja genereerivad andmeid – andmeid, mida saab õige tarkvaralahendusega kasutada hoolduse optimeerimiseks.

Sachsenmilch Leppersdorf GmbH asutati 30 aastat tagasi ja töötleb umbes 4,6 miljonit liitrit piima päevas, mis vastab 170 veoauto tarnimisele. Sujuv 24/7 tootmisprotsess on selle mahu säilitamiseks hädavajalik. Seetõttu otsustas ettevõte koostöös Siemensi Digital Enterprise Servicesiga piloottoote kohapeal juurutada.

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

Senseye Predictive Maintenance on ennetava hoolduse osas väärtuslik täiendus meie olemasolevatele protsessidele.

Roland Ziepel, Tehniline juht, Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

"Kasutame väga mitmekesist tehase tehnoloogiat, kuid tänu Siemensi lahendusele suudame reageerida enne probleemide tekkimist. See vähendab oluliselt tootmisseisakuid. Samuti oleme välistanud fikseeritud hooldusplaanid: selle asemel lähtume tehase seisukorrast, mis võimaldab meil ka hoolduskulusid vähendada." Üks suurimaid väljakutseid pilootprojekti elluviimisel oli tarkvara jaoks õigete andmete määratlemine. "Seal on nii palju tegureid, mis mängivad rolli, sealhulgas temperatuur, tsüklid, sagedused ja palju muud," ütleb Ziepel.

Siemens Senseye Predictive Maintenance lahendus on platvorm, mis suudab tuvastada koheseid ja tulevasi probleeme, kasutades AI-toega algoritme, mis on õppinud masinate ja teeninduspersonali normaalse käitumise. Seda saab kasutada hooldustoimingute alustamiseks enne tehase tegelikku väljalülitamist.

Ettevõte tegi esmalt koostööd Siemensi ekspertidega, et määratleda õiged andmepunktid konkreetsete rikete stsenaariumide ennustamiseks. Juhtsüsteemi olemasolevaid andmeid kasutati mitmel viisil. Kohati paigaldati vibratsiooni jälgimiseks uued andurid ja seisukorra jälgimise süsteem SIPLUS CMS1200.

Kogu projekti kestuse jooksul sai Sachsenmilch kasu sellest, et Siemens ei panustanud mitte ainult tehnoloogiliste teadmistega, vaid aitas ka projektiga toime tulla. Ziepeli sõnul tegi see koostöö oluliselt lihtsamaks. Siemensi toetus lahenduse juurutamisel hõlmas Sachsenmilchi töötajate koolitamist ja orienteerumist, mis võimaldas neil projekti kiiresti ja edukalt üle võtta.

Two workers at a dairy factory inspecting the machinery.

Täna võime juba öelda, et Senseye Predictive Maintenance pilootprojekt on end ära tasunud.

Roland Ziepel, Tehniline juht, Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

"Näiteks saime planeerida pumba vahetust, mille tulemuseks oli palju lühem seisakuaeg võrreldes planeerimata pumba rikkega tootmise ajal. Ainuüksi see toiming – pumba kasutusea lõpu varajane tuvastamine – säästis meie raha kuue numbri võrra," ütleb Ziepel.

Järgmine projekt on juba algamas. Koostöös Siemensiga kavatseb Sachsenmilch integreerida Senseye ennustava hoolduse oma SAP tehasehooldusesse (PM). Eesmärk on, et SAP PM võtaks Senseye hooldussõnumid automaatselt vastu, et neid saaks hooldustööde loomisel arvesse võtta.

Tulevikus on Maintenance Copilot Senseye võimalik ka laialdasemalt kasutada virtuaalse hooldusassistendina, mis suudab anda andmetoega soovitusi hooldustööde tegemiseks. See koondab kogu teenindusmeeskonna asjatundlikkust, salvestab kogu vajaliku teabe tehaste kohta (sh masinate juhendid) ja parandab koostööd meierei sees.

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