Una linea di produzione lattiero-casearia con macchinari e attrezzature, possibilmente per la manutenzione predittiva.

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

Sachsenmilch, uno dei principali produttori lattiero-caseari europei, aumenta l'efficienza con Senseye Predictive Maintenance. La sua piattaforma cloud AI/ML analizza in modo proattivo i macchinari degli impianti, garantendo un'elevata disponibilità, una manutenzione ridotta e significativi risparmi sui costi. Accessibile a livello globale, ottimizza le prestazioni.

Tra margini di profitto ridotti, elevati standard di qualità per prodotti spesso deperibili e finestre di manutenzione ristrette 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 Digital Enterprise Services di Siemens.

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

Senseye Predictive Maintenance è una preziosa aggiunta ai nostri processi esistenti in termini di manutenzione preventiva.

Roland Ziepel, Responsabile tecnico, Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

«Stiamo utilizzando una tecnologia impiantistica estremamente varia, ma grazie alla soluzione Siemens, possiamo rispondere prima che si sviluppino problemi. Questo riduce notevolmente le interruzioni della produzione. Abbiamo anche eliminato i piani di manutenzione fissa: siamo invece guidati dalle condizioni dell'impianto, che ci consentono anche di ridurre i costi di manutenzione». Una delle maggiori sfide nell'implementazione del progetto pilota è stata la definizione dei dati giusti per il software. «Ci sono tanti fattori che giocano un ruolo, tra cui temperatura, cicli, frequenze e molto altro», afferma Ziepel.

La 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 utilizzato per avviare attività di manutenzione prima che l'impianto si spenga effettivamente.

L'azienda ha inizialmente collaborato con esperti di Siemens per definire i punti dati giusti per prevedere scenari di guasto specifici. I dati esistenti del sistema di controllo sono stati utilizzati in diversi modi. In alcuni punti, sono stati installati nuovi sensori e il sistema di monitoraggio delle condizioni SIPLUS CMS1200 per monitorare le vibrazioni.

Per l'intera durata del progetto, Sachsenmilch ha beneficiato del 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.

Two workers at a dairy factory inspecting the machinery.

Oggi possiamo già dire che il progetto pilota Senseye Predictive Maintenance si è ripagato da solo.

Roland Ziepel, Responsabile tecnico, Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

«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. Questa azione da sola, l'identificazione precoce della fine della vita utile della pompa, ci ha fatto risparmiare denaro a sei cifre», afferma Ziepel.

Il prossimo progetto sta già iniziando. In collaborazione con Siemens, Sachsenmilch ha intenzione 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 anche possibile utilizzare Maintenance Copilot Senseye in modo più esteso come assistente di manutenzione virtuale in grado di fornire consigli su come intervenire quando sono necessari lavori 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.

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