Uma linha de fábrica de laticínios com máquinas e equipamentos, possivelmente para manutenção preditiva.

Manutenção com suporte de IA para alta disponibilidade da planta

A Sachsenmilch, líder em laticínios na Europa, aumenta a eficiência com a Manutenção Preditiva Senseye. Sua plataforma de nuvem AI/ML analisa proativamente o maquinário da fábrica, garantindo alta disponibilidade, manutenção reduzida e economia significativa de custos. Acessível globalmente, ele otimiza o desempenho.

Entre pequenas margens de lucro, altos padrões de qualidade para produtos que geralmente são perecíveis e janelas de manutenção apertadas entre os processos de produção, a indústria de alimentos e bebidas está lidando com enormes desafios na produção. A tolerância a falhas é, portanto, baixa. Atualmente, cada vez mais máquinas inteligentes e de última geração em rede estão sendo usadas na produção, que se comunicam entre si e geram dados — dados que podem, com a solução de software certa, ser usados para otimizar a manutenção.

Sachsenmilch Leppersdorf GmbH foi fundada há 30 anos e processa cerca de 4,6 milhões de litros de leite por dia, o que corresponde a 170 entregas por caminhão. Um processo de produção contínuo 24 horas por dia, 7 dias por semana, é essencial para manter esse volume. É por isso que a empresa decidiu implementar um produto piloto no local, em colaboração com a Siemens Digital Enterprise Serviços.

A Manutenção Preditiva Senseye é uma adição valiosa aos nossos processos existentes em termos de manutenção preventiva.

Roland Ziepel, Gerente técnico, Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

“Estamos usando uma tecnologia de fábrica extremamente variada, mas graças à solução da Siemens, podemos responder antes que os problemas se desenvolvam. Isso reduz consideravelmente as interrupções na produção. Também eliminamos os planos fixos de manutenção: em vez disso, somos guiados pelas condições da planta, o que também nos permite reduzir os custos de manutenção.” Um dos maiores desafios na implementação do projeto piloto foi definir os dados certos para o software. “Há muitos fatores que desempenham um papel, incluindo temperatura, ciclos, frequências e muito mais”, diz Ziepel.

Hoje, já podemos dizer que o projeto piloto de manutenção preditiva do Senseye se pagou.

Roland Ziepel, Gerente técnico, Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

“Por exemplo, conseguimos planejar uma substituição de bomba que resultou em um tempo de inatividade muito menor em comparação com uma falha não planejada da bomba durante a produção. Essa ação por si só — a identificação precoce do fim da vida útil da bomba — nos economizou cerca de seis dígitos”, diz Ziepel. O próximo projeto já está começando. Trabalhando com a Siemens, a Sachsenmilch planeja integrar a Manutenção Preditiva Senseye em seu SAP Plant Maintenance (PM). O objetivo é que as mensagens de manutenção do Senseye sejam recebidas automaticamente pelo SAP PM para que possam ser consideradas quando os trabalhos de manutenção forem gerados. No futuro, também será possível usar o Maintenance Copilot Senseye de forma mais ampla como um assistente de manutenção virtual que pode fornecer recomendações de ação baseadas em dados quando o trabalho de manutenção for necessário. Ele consolida toda a experiência da equipe de serviço, armazena todas as informações necessárias nas fábricas (incluindo manuais de máquinas) e melhora a colaboração dentro da fábrica de laticínios.