「私たちは非常に多様なプラント技術を使用していますが、シーメンスのソリューションのおかげで、問題が発生する前に対応できます。これにより、生産停止時間を大幅に削減できます。また、固定のメンテナンスプランも廃止しました。代わりに、プラントの状態に合わせて調整できるため、メンテナンスコストの削減にもつながります。」パイロットプロジェクトの実施における最大の課題の1つは、ソフトウェアに適したデータを定義することでした。「温度、サイクル、周波数など、さまざまな要因が影響します」とジーペル氏は言います。
AI がサポートするメンテナンスでプラントの高可用性を実現
ヨーロッパの大手乳業メーカーであるザクセンミルヒ社は、Senseye 予知保全によって効率を高めています。同社のAI/MLクラウドプラットフォームはプラント機械を積極的に分析し、高可用性、メンテナンスの軽減、大幅なコスト削減を実現します。グローバルにアクセス可能で、パフォーマンスを最適化します。
わずかな利益率、腐りやすい製品の高い品質基準、製造プロセス間の厳しいメンテナンス時間など、食品・飲料業界は生産において多大な課題に直面しています。そのため、フォールトトレランスは低くなります。そして今日では、相互に通信してデータを生成する、スマートで最先端のネットワーク接続された機械がますます多く生産に使用されています。これらの機械は、適切なソフトウェアソリューションを使用すれば、メンテナンスの最適化に使用できます。
30年前に設立されたザクセンミルク・レッパースドルフ社は、1日あたり約460万リットルの牛乳を処理しています。これは、170台のトラックへの配送に相当します。この量を維持するには、24時間365日のシームレスな生産プロセスが不可欠です。そのため、同社はシーメンスのDigital Enterprise サービスと共同でパイロット製品をオンサイトで実装することを決定しました。
Senseye 予知保全は、予防保全という観点から、既存のプロセスに追加できる貴重な機能です。
シーメンスのSenseye Predictive Maintenanceソリューションは、機械とサービス担当者の正常な動作を学習したAIサポートアルゴリズムを使用して、現在および将来の問題を特定できるプラットフォームです。プラントが実際に停止する前にメンテナンス作業を開始するために使用できます。同社はまず、シーメンスの専門家と協力して、特定の障害シナリオを予測するための適切なデータポイントを定義しました。制御システムからの既存のデータは、さまざまな方法で使用されました。いくつかの場所では、振動を監視するための新しいセンサーとSIPLUS CMS1200 状態監視システムが設置されました。Sachsenmilchは、プロジェクトの全期間を通じて、シーメンスが技術的な専門知識を提供しただけでなく、プロジェクトの遂行を支援したという事実から恩恵を受けました。Ziepelによると、これによりコラボレーションがはるかに簡単になったという。シーメンスはソリューションの導入を支援し、Sachsenmilchの従業員のトレーニングとオリエンテーションを実施しました。これにより、従業員はプロジェクトを迅速かつ成功裏に引き継ぐことができました。
今日では、Senseye 予知保全パイロットプロジェクトが報われたと言えるでしょう。
「たとえば、ポンプの交換を計画できたため、生産中に予期せずポンプが故障した場合と比較して、ダウンタイムを大幅に短縮できました。この措置だけで、ポンプの耐用年数の終了を早期に特定できたため、6桁台前半の費用を節約できました」とZiepel氏は言います。次のプロジェクトはすでに始まっています。ザクセンミルヒはシーメンスと協力して、SAPプラントメンテナンス（PM）にセンスアイプレディクティブメンテナンスを統合することを計画しています。目標は、Senseye からのメンテナンスメッセージを SAP PM が自動的に受信して、メンテナンスジョブの生成時に考慮できるようにすることです。将来的には、メンテナンス作業が必要な場合にデータに裏付けられた推奨事項を提供できる仮想メンテナンスアシスタントとして、Maintenance Copilot Senseyeをさらに幅広く使用できるようになる予定です。これにより、サービスチームのすべての専門知識が統合され、プラントに関する必要なすべての情報 (機械のマニュアルを含む) が保存され、乳製品工場内のコラボレーションが向上します。
