Maintenance assistée par l'IA pour une haute disponibilité de l'installation

Entre de faibles marges bénéficiaires, des normes de qualité élevées pour des produits souvent périssables et des délais de maintenance serrés entre les processus de production, l'industrie alimentaire et des boissons est confrontée à des défis imposants en matière de production. La tolérance aux pannes est donc faible. Aujourd'hui, de plus en plus de machines connectées intelligentes et ultramodernes sont utilisées dans la production. Elles communiquent entre elles et génèrent 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, soit 170 livraisons par camion. Un processus de production continue, 24h/24, 7j/7, est essentiel pour maintenir ce volume. C'est pourquoi l'entreprise a décidé de mettre en œuvre un produit pilote sur site en collaboration avec les Digital Enterprise Services de Siemens.

La solution Senseye Predictive Maintenance de Siemens est une plateforme qui permet d'identifier les risques immédiats et futurs à l'aide d'algorithmes basés sur l'IA qui ont appris le comportement habituel des machines et du personnel de service. Elle peut être utilisée pour lancer des activités de maintenance avant la fermeture de l'usine.

L'entreprise a d'abord travaillé avec des experts de Siemens pour définir les bons points de données afin de prévoir des scénarios de défaillance spécifiques. Les données existantes du système de contrôle ont été utilisées de différentes manières. 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 non seulement de l'expertise technologique de Siemens, mais aussi de leur participation à la gestion du projet. Selon Ziepel, cela a grandement facilité la collaboration. Le soutien apporté par Siemens à la mise en œuvre de la solution comprenait la formation et l'orientation des employés de Sachsenmilch, permettant une prise en charge rapide et efficace du projet.

« Par exemple, nous avons pu planifier le remplacement d'une pompe, ce qui a permis de réduire considérablement les temps d'arrêt, en comparaison d'une panne qui serait survenue de façon imprévue pendant la production. Cette action à elle seule, c'est-à-dire l'identification précoce de la fin de vie d'une pompe, nous a permis d'économiser une somme estimée à six chiffres, », explique Ziepel.

Le prochain projet est déjà lancé. En collaboration avec Siemens, Sachsenmilch prévoit d'intégrer Senseye Predictive Maintenance dans son SAP Plant Maintenance (PM). L'objectif est de recevoir automatiquement par SAP PM les messages de maintenance de Senseye afin qu'ils puissent être pris en compte lors de la génération des tâches de maintenance.

À l'avenir, il sera également possible d'utiliser Maintenance Copilot Senseye de façon générale comme assistant de maintenance virtuel. En utilisant les données récoltées, il sera capable de fournir des recommandations d'action détaillées lorsque des opérations de maintenance seront nécessaires. Il consolide toute l'expertise de l'équipe de service, stocke toutes les informations nécessaires sur l'installation (y compris les machines manuelles) et améliore la collaboration au sein de la laiterie.