Manutenzione supportata dall'intelligenza artificiale per un'elevata disponibilità dell'impianto

Tra margini di profitto ridotti, elevati standard di qualità per prodotti spesso deperibili e tempi di manutenzione ristretti tra i processi di produzione, l'industria alimentare e delle bevande sta affrontando enormi sfide nella produzione. La tolleranza ai guasti è quindi bassa. E oggi nella produzione vengono utilizzate macchine in rete sempre più intelligenti e all'avanguardia che comunicano tra loro e generano dati, dati che possono, con la giusta soluzione software, essere utilizzati per ottimizzare la manutenzione.

La Sachsenmilch Leppersdorf GmbH è stata fondata 30 anni fa e lavora circa 4,6 milioni di litri di latte al giorno, il che corrisponde a 170 consegne su camion. Un processo di produzione senza interruzioni 24 ore su 24, 7 giorni su 7 è essenziale per mantenere questo volume. Ecco perché l'azienda ha deciso di implementare un prodotto pilota in loco in collaborazione con Siemens Digital Enterprise Servizi.

soluzione Siemens Senseye Predictive Maintenance è una piattaforma in grado di identificare problemi immediati e futuri utilizzando algoritmi supportati dall'intelligenza artificiale che hanno appreso il normale comportamento delle macchine e del personale di assistenza. Può essere utilizzata per avviare attività di manutenzione prima che l'impianto si spenga effettivamente. L'azienda ha inizialmente collaborato con gli esperti di Siemens per definire i dati giusti per prevedere scenari di guasto specifici. I dati esistenti del sistema di controllo sono stati utilizzati in diversi modi. In alcuni punti, nuovi sensori e SIPLUS CMS1200 è stato installato un sistema di monitoraggio delle condizioni per monitorare le vibrazioni. Per l'intera durata del progetto, Sachsenmilch ha tratto vantaggio dal fatto che Siemens non solo ha apportato competenze tecnologiche, ma ha anche contribuito alla gestione del progetto. Secondo Ziepel, questo ha reso la collaborazione molto più semplice. Il supporto di Siemens per l'implementazione della soluzione ha incluso la formazione e l'orientamento dei dipendenti di Sachsenmilch, che hanno permesso loro di prendere in mano il progetto rapidamente e con successo.

«Ad esempio, siamo stati in grado di pianificare una sostituzione della pompa che ha comportato tempi di fermo molto più brevi rispetto a un guasto non pianificato della pompa durante la produzione. Già solo questa azione, ossia l'identificazione precoce della fine del ciclo di vita della pompa, ci ha consentito di risparmiare denaro a soli sei cifre», afferma Ziepel. Il prossimo progetto sta già iniziando. Collaborando con Siemens, Sachsenmilch prevede di integrare Senseye Predictive Maintenance nel suo SAP Plant Maintenance (PM). L'obiettivo è che i messaggi di manutenzione di Senseye vengano ricevuti automaticamente da SAP PM in modo che possano essere presi in considerazione quando vengono generati i lavori di manutenzione. In futuro, sarà inoltre possibile utilizzare Maintenance Copilot Senseye in modo più esteso come assistente di manutenzione virtuale in grado di fornire raccomandazioni basate sui dati per intervenire quando sono necessari interventi di manutenzione. Consolida tutte le competenze del team di assistenza, memorizza tutte le informazioni necessarie sugli impianti (compresi i manuali delle macchine) e migliora la collaborazione all'interno del caseificio.