欧州有数の乳製品メーカーであるSachsenmilchは、Senseye Predictive Maintenanceを導入し、業務効率を向上させました。同社のAI/MLクラウドプラットフォームは、工場の機械設備をプロアクティブに分析することで、高い稼働率の維持、メンテナンス作業の削減、そして大幅なコスト削減を実現しています。世界中で利用可能なこのプラットフォームは、パフォーマンスの最適化を図ります。
食品・飲料業界は、利益率の低さ、しばしば腐敗しやすい製品に対する高い品質基準、そして製造工程間の限られたメンテナンス時間といった要因により、生産面で多大な課題に直面しています。そのため、許容誤差は極めて小さいのが現状です。また、今日では、相互に通信しデータを生成する、スマートで最先端のネットワーク接続型機械が生産現場でますます多く導入されています。こうしたデータは、適切なSoftwareソリューションを活用することで、メンテナンスの最適化に役立てることができます。
Sachsenmilch LeppersdorfGmbH社は30年前に設立され、1日あたり約460万リットルの牛乳を加工しており、これはトラック170台分の搬入量に相当します。この生産量を維持するためには、24時間365日途切れることのない生産プロセスが不可欠です。そのため、同社はSiemensのDigital Enterprise Servicesと協力し、自社工場にてパイロット製品を導入することを決定しました。
Senseye Predictive Maintenanceは、予防保全の観点から、当社の既存のプロセスにとって貴重な補完ツールとなります。
「当社では非常に多様なプラント技術を採用していますが、Siemensのソリューションのおかげで、問題が発生する前に未然に対処することが可能です。これにより、生産停止時間を大幅に削減できています。また、固定的なメンテナンス計画も廃止しました。その代わりにプラントの状態に基づいてメンテナンスを行うため、メンテナンスコストの削減も実現しています。」パイロットプロジェクトの実施において最大の課題の一つは、Softwareに適切なデータを定義することでした。「温度、サイクル、周波数など、影響を及ぼす要因が非常に多いのです」とZiepel氏は述べています
SiemensのSenseye Predictive Maintenanceソリューションは、機械や保守担当者の通常の動作パターンを学習したAI支援アルゴリズムを用いて、差し迫った問題や将来発生しうる問題を特定できるプラットフォームです。これにより、プラントが実際に停止する前に保全作業を開始することが可能になります。Senseye Predictive Maintenance
同社はまず、Siemensの専門家と協力して、特定の故障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データは、さまざまな方法で活用されました。一部の箇所では、振動を監視するために新しいSensorsとSIPLUS CMS1200 Condition monitoringシステムが設置されました。
プロジェクト期間を通じて、ザクセンミルヒ社は、Siemensが技術的な専門知識を提供しただけでなく、プロジェクトの運営面でも支援してくれたという恩恵を受けました。ツィーペル氏によると、これにより協業がはるかに円滑になったとのことです。ソリューション導入に向けたSiemensのサポートには、ザクセンミルヒ社の従業員に対するトレーニングやオリエンテーションも含まれており、これにより同社は迅速かつ円滑にプロジェクトを引き継ぐことができました。
今日、Senseye Predictive Maintenanceパイロットプロジェクトはすでに投資額を回収したと断言できます。
「例えば、ポンプの交換を計画的に実施したことで、生産中の予期せぬポンプ故障に比べ、ダウンタイムを大幅に短縮することができました。ポンプの耐用年数の終了を早期に特定したというこの措置だけで、数十万ユーロ規模のコスト削減を実現しました」とツィーペル氏は述べています。
次のプロジェクトもすでに始まっています。ザクセンミルヒ社はSiemens,と協力し、Senseye Predictive Maintenanceを自社のSAP Plant Maintenance（PM）に統合する計画を進めています。目標は、Senseyeからのメンテナンス通知をSAP PMが自動的に受信し、メンテナンス作業の生成時にそれらを反映させることです。
将来的には、メンテナンス作業が必要な際にデータに基づいた推奨措置を提示できる仮想メンテナンスアシスタントとして、「Maintenance Copilot Senseye」をより広範に活用することも可能になる。これはサービスチームの専門知識をすべて集約し、プラントに関する必要な情報（機械のマニュアルを含む）をすべて保存し、乳製品工場内の連携を強化するものである。
