유럽의 선도적인 낙농업체인 작센밀크는 Senseye 예측 유지보수를 통해 효율성을 높입니다.AI/ML 클라우드 플랫폼은 플랜트 기계를 사전에 분석하여 고가용성, 유지보수 감소, 상당한 비용 절감을 보장합니다.전 세계에서 이용할 수 있으며 성능을 최적화합니다.
식음료 산업은 적은 수익 마진, 부패하기 쉬운 제품에 대한 높은 품질 기준, 생산 공정 간의 엄격한 유지 관리 기간 등으로 인해 생산 과정에서 엄청난 어려움을 겪고 있습니다.따라서 내결함성이 낮습니다.오늘날에는 서로 통신하고 데이터, 즉 올바른 소프트웨어 솔루션을 통해 유지보수를 최적화하는 데 사용할 수 있는 데이터를 생성하는 최첨단 네트워크 시스템이 생산에 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
작센밀크 레퍼스도르프 GmbH는 30년 전에 설립되었으며 하루에 약 460만 리터의 우유를 처리하는데, 이는 트럭 배송 170대에 해당합니다.이 물량을 유지하기 위해서는 연중무휴 24시간 원활한 생산 공정이 필수적입니다.이 회사가 Siemens와 협력하여 현장에서 파일럿 제품을 구현하기로 결정한 이유도 바로 여기에 있습니다. Digital Enterprise 서비스.
Senseye 예측 유지보수는 예방 유지보수 측면에서 기존 프로세스에 추가된 중요한 기능입니다.
“우리는 매우 다양한 플랜트 기술을 사용하고 있지만 Siemens 솔루션 덕분에 문제가 발생하기 전에 대응할 수 있습니다.이를 통해 생산 중단이 크게 줄어듭니다.고정된 유지보수 계획도 없앴습니다. 대신 공장 상태에 따라 운영되기 때문에 유지보수 비용도 절감할 수 있습니다.”파일럿 프로젝트를 구현할 때 가장 어려웠던 점 중 하나는 소프트웨어에 적합한 데이터를 정의하는 것이었습니다.Ziepel은 “온도, 주기, 주파수 등을 포함하여 많은 요인이 영향을 미칩니다”라고 말합니다.
Siemens Senseye 예측 유지보수 솔루션은 기계와 서비스 담당자의 정상 동작을 학습한 AI 지원 알고리즘을 사용하여 즉각적이고 미래의 문제를 식별할 수 있는 플랫폼입니다.플랜트가 실제로 폐쇄되기 전에 유지보수 활동을 시작하는 데 사용할 수 있습니다.이 회사는 먼저 Siemens의 전문가들과 협력하여 특정 장애 시나리오를 예측하는 데 적합한 데이터 포인트를 정의했습니다.제어 시스템의 기존 데이터를 다양한 방식으로 사용했습니다.일부 지역에서는 새 센서와 SIPLUS CMS1200 진동을 모니터링하기 위해 상태 모니터링 시스템이 설치되었습니다.Sachsenmilch는 전체 프로젝트 기간 동안 Siemens가 기술적 전문성에 기여했을 뿐만 아니라 프로젝트 처리를 지원했다는 사실로부터 이익을 얻었습니다.Ziepel에 따르면 이 덕분에 협업이 훨씬 쉬워졌다고 합니다.Siemens의 솔루션 구현 지원에는 Sachsenmilch 직원의 교육 및 오리엔테이션이 포함되었으며, 이를 통해 직원들은 프로젝트를 신속하고 성공적으로 인수할 수 있었습니다.
오늘날 우리는 이미 Senseye 예측 유지 보수 시범 프로젝트가 그 자체로 성과를 거두었다고 말할 수 있습니다.
“예를 들어, 우리는 펌프 교체를 계획할 수 있었고, 그 결과 생산 중 계획되지 않은 펌프 고장에 비해 가동 중지 시간이 훨씬 짧아졌습니다.Ziepel은 펌프의 사용 수명이 끝나는 것을 조기에 발견한 이 조치만으로도 6자리 미만으로 비용을 절감할 수 있었습니다.” 라고 말합니다.다음 프로젝트는 이미 시작되고 있습니다.작센밀치는 지멘스와 협력하여 Senseye 예측 유지보수를 SAP 공장 유지관리 (PM) 에 통합할 계획입니다.목표는 Senseye의 유지보수 메시지를 SAP PM이 자동으로 수신하여 유지보수 작업이 발생할 때 이를 반영할 수 있도록 하는 것입니다.또한 향후에는 유지보수 작업이 필요할 때 필요한 조치를 위한 데이터 기반 권장 사항을 제공할 수 있는 가상 유지보수 도우미로도 Maintenance Copilot Senseye를 더욱 광범위하게 사용할 수 있을 것입니다.서비스 팀의 모든 전문 지식을 통합하고, 공장에 필요한 모든 정보 (기계 매뉴얼 포함) 를 저장하며, 낙농장 내 협업을 개선합니다.