En meierifabrikklinje med maskiner og utstyr, muligens for prediktivt vedlikehold.

AI-støttet vedlikehold for høy anleggstilgjengelighet

Sachsenmilch, et ledende europeisk meieri, øker effektiviteten med Senseye Predictive Maintenance. AI/ML-skyplattformen analyserer proaktivt anleggsmaskiner, og sikrer høy tilgjengelighet, redusert vedlikehold og betydelige kostnadsbesparelser. Tilgjengelig globalt, det optimaliserer ytelsen.

Mellom små fortjenestemarginer, høye kvalitetsstandarder for produkter som ofte er lett bedervelige, og tette vedlikeholdsvinduer mellom produksjonsprosesser, håndterer næringsmiddelindustrien enorme utfordringer i produksjonen. Feiltoleransen er derfor lav. Og i dag brukes flere og flere smarte, toppmoderne nettverksmaskiner i produksjonen som kommuniserer med hverandre og genererer data — data som med riktig programvareløsning kan brukes til å optimalisere vedlikeholdet.

Sachsenmilch Leppersdorf GmbH ble grunnlagt for 30 år siden og behandler om lag 4,6 millioner liter melk per dag, noe som tilsvarer 170 lastebilleveranser. En sømløs produksjonsprosess døgnet rundt er avgjørende for å opprettholde dette volumet. Derfor bestemte selskapet seg for å implementere et pilotprodukt på stedet i samarbeid med Siemens Digital Enterprise Tjenester.

Senseye Predictive Maintenance er et verdifullt tillegg til våre eksisterende prosesser når det gjelder forebyggende vedlikehold.

Roland Ziepel, Teknisk leder, Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

— Vi bruker svært variert anleggsteknologi, men takket være Siemens-løsningen kan vi reagere før problemer oppstår. Dette reduserer produksjonsavbrudd kraftig. Vi har også eliminert faste vedlikeholdsplaner: I stedet styres vi av anleggets tilstand, noe som også gjør at vi kan redusere vedlikeholdskostnadene.» En av de største utfordringene ved å implementere pilotprosjektet var å definere riktige data for programvaren. «Det er så mange faktorer som spiller en rolle, inkludert temperatur, sykluser, frekvenser og mye mer,» sier Ziepel.

I dag kan vi allerede si at pilotprosjektet Senseye Predictive Maintenance har betalt seg selv.

Roland Ziepel, Teknisk leder, Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

«For eksempel kunne vi planlegge en pumpeutskifting som resulterte i mye kortere nedetid sammenlignet med en uplanlagt pumpesvikt under produksjonen. Denne handlingen alene — den tidlige identifiseringen av slutten av pumpens levetid — sparte oss penger i de lave seks-tallene, sier Ziepel. Det neste prosjektet er allerede i gang. I samarbeid med Siemens planlegger Sachsenmilch å integrere Senseye Predictive Maintenance i SAP Plant Maintenance (PM). Målet er at vedlikeholdsmeldinger fra Senseye skal mottas automatisk av SAP PM slik at de kan tas i betraktning når vedlikeholdsjobber genereres. I fremtiden vil det også være mulig å bruke Maintenance Copilot Senseye mer omfattende som en virtuell vedlikeholdsassistent som kan levere datastøttede anbefalinger for handling når vedlikeholdsarbeid er nødvendig. Den konsoliderer all ekspertisen til serviceteamet, lagrer all nødvendig informasjon om anleggene (inkludert maskinhåndbøker) og forbedrer samarbeidet innen meieriet.