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

Manutenção suportada por IA para uma elevada disponibilidade da instalação

A Sachsenmilch, uma das principais leiteiras europeias, aumenta a eficiência com a Senseye Predictive Maintenance. A sua plataforma cloud de IA/ML analisa proativamente as máquinas da fábrica, garantindo alta disponibilidade, manutenção reduzida e economias significativas de custos. Acessível globalmente, otimiza o desempenho.

Entre pequenas margens de lucro, elevados padrões de qualidade para produtos que muitas vezes são perecíveis e janelas de manutenção apertadas entre os processos de produção, a indústria de alimentos e bebidas está a lidar com enormes desafios na produção. A tolerância a falhas é, portanto, baixa. E hoje em dia estão a ser utilizadas na produção máquinas em rede inteligentes e de última geração que comunicam entre si e geram dados — dados que podem, com a solução de software certa, ser utilizados 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 de camiões. Um processo de produção contínuo 24 horas por dia, 7 dias por semana é essencial para manter este 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, Gestor Técnico, Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

“Estamos a usar tecnologia de planta extremamente variada, mas graças à solução da Siemens, podemos responder antes que os problemas se desenvolvam. Isto reduz consideravelmente as interrupções de produção. Também eliminámos os planos fixos de manutenção: em vez disso, guiamo-nos pelo estado da fábrica, 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 tantos 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 Senseye pagou a si próprio.

Roland Ziepel, Gestor Técnico, Sachsenmilch Leppersdorf GmbH

“Por exemplo, conseguimos planear uma substituição da bomba que resultou num tempo de inatividade muito mais curto em comparação com uma falha não planeada da bomba durante a produção. Só esta ação — a identificação precoce do fim da vida útil da bomba — poupou-nos dinheiro nos seis dígitos baixos”, diz Ziepel. O próximo projeto já está a começar. Trabalhando com a Siemens, a Sachsenmilch está a planear integrar a Senseye Predictive Maintenance na sua SAP Plant Maintenance (PM). O objetivo é que as mensagens de manutenção da Senseye sejam recebidas automaticamente pelo SAP PM para que possam ser levadas em conta quando os trabalhos de manutenção forem gerados. No futuro, também será possível usar o Maintenance Copilot Senseye mais extensivamente como um assistente de manutenção virtual que pode fornecer recomendações de ação suportadas por dados quando for necessário trabalho de manutenção. Consolida toda a expertise da equipa de serviço, armazena toda a informação necessária sobre as instalações (incluindo manuais das máquinas) e melhora a colaboração dentro da leiteira.