Une ligne d'usine laitière avec des machines et de l'équipement, éventuellement pour la maintenance prédictive.

Maintenance soutenue par l'IA pour une disponibilité élevée de l'usine

Sachsenmilch, l'un des principaux produits laitiers européens, augmente l'efficacité avec Senseye Predictive Maintenance. Sa plateforme cloud d'IA/ML analyse de manière proactive les machines de l'usine, garantissant une haute disponibilité, une maintenance réduite et des économies de coûts importantes. Accessible dans le monde entier, il optimise les performances.

Entre de petites marges bénéficiaires, des normes de qualité élevées pour les produits souvent périssables et des fenêtres de maintenance étroites entre les processus de production, l'industrie des aliments et des boissons fait face à d'énormes défis en matière de production. La tolérance aux pannes est donc faible. Et aujourd'hui, de plus en plus de machines en réseau intelligentes et à la pointe de la technologie sont utilisées en production qui communiquent entre elles et génèrent des données — des données qui peuvent, avec la bonne solution logicielle, être utilisées pour optimiser la maintenance.

Sachsenmilch Leppersdorf GmbH a été fondée il y a 30 ans et traite environ 4,6 millions de litres de lait par jour, ce qui correspond à 170 livraisons par camion. Un processus de production homogène 24h/24 et 7j/7 est essentiel pour maintenir ce volume. C'est pourquoi la société a décidé de mettre en œuvre un produit pilote sur place en collaboration avec les Digital Enterprise Services de Siemens.

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

Senseye Predictive Maintenance est un ajout précieux à nos processus existants en termes de maintenance préventive.

Roland Ziepel, Gestionnaire technique, Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

« Nous utilisons une technologie d'usine extrêmement variée, mais grâce à la solution Siemens, nous pouvons réagir avant que les problèmes ne se développent. Cela réduit considérablement les pannes de production. Nous avons également éliminé les plans d'entretien fixes : Au lieu de cela, nous sommes guidés par l'état de l'usine, ce qui nous permet également de réduire les coûts de maintenance. L'un des plus grands défis dans la mise en œuvre du projet pilote a été de définir les bonnes données pour le logiciel. « Il y a tellement de facteurs qui jouent un rôle, y compris la température, les cycles, les fréquences et bien plus encore », explique Ziepel.

La solution de maintenance prédictive Siemens Senseye est une plateforme qui peut identifier les problèmes immédiats et futurs à l'aide d'algorithmes pris en charge par l'IA qui ont appris le comportement normal des machines et du personnel de service. Il peut être utilisé pour lancer des activités de maintenance avant que l'usine ne s'arrête réellement.

La société a d'abord travaillé avec des experts de Siemens pour définir les bons points de données pour prédire des scénarios de défaillance spécifiques. Les données existantes du système de contrôle ont été utilisées de plusieurs façons. À certains endroits, de nouveaux capteurs et le système de surveillance conditionnelle SIPLUS CMS1200 ont été installés pour surveiller les vibrations.

Pendant toute la durée du projet, Sachsenmilch a bénéficié du fait que Siemens a non seulement apporté son expertise technologique, mais a également aidé à gérer le projet. Selon Ziepel, cela a rendu la collaboration beaucoup plus facile. Le soutien de Siemens pour la mise en œuvre de la solution comprenait la formation et l'orientation des employés de Sachsenmilch, ce qui leur a permis de prendre rapidement et avec succès le projet en main.

Two workers at a dairy factory inspecting the machinery.

Aujourd'hui, nous pouvons déjà dire que le projet pilote Senseye Predictive Maintenance a été payant.

Roland Ziepel, Gestionnaire technique, Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

« Par exemple, nous avons pu planifier un remplacement de pompe qui a entraîné un temps d'arrêt beaucoup plus court par rapport à une panne de pompe imprévue pendant la production. Cette seule action — l'identification précoce de la fin de la durée de vie de la pompe — nous a permis d'économiser de l'argent dans les six chiffres les plus bas », explique Ziepel.

Le prochain projet commence déjà. En collaboration avec Siemens, Sachsenmilch prévoit d'intégrer Senseye Predictive Maintenance dans son SAP Plant Maintenance (PM). L'objectif est que les messages de maintenance de Senseye soient automatiquement reçus par SAP PM afin qu'ils puissent être pris en compte lorsque des travaux de maintenance sont générés.

À l'avenir, il sera également possible d'utiliser Maintenance Copilot Senseye plus largement en tant qu'assistant de maintenance virtuel qui peut fournir des recommandations fondées sur les données pour les actions lorsque des travaux de maintenance sont nécessaires. Il consolide toute l'expertise de l'équipe de service, stocke toutes les informations nécessaires sur les usines (y compris les manuels des machines), et améliore la collaboration au sein de la laiterie.

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