Manutenção assistida por IA para uma elevada disponibilidade das instalações

Entre margens de lucro reduzidas, elevados padrões de qualidade para produtos frequentemente perecíveis e janelas de manutenção apertadas entre os processos de produção, o setor dos alimentos e bebidas enfrenta enormes desafios na produção. A margem de erro é, por isso, reduzida. Atualmente, são utilizadas na produção cada vez mais máquinas inteligentes e de última geração, interligadas em rede, que comunicam entre si e geram dados — dados que, com a solução de software adequada, podem ser utilizados para otimizar a manutenção.

A 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 camião. Um processo de produção ininterrupto, 24 horas por dia, 7 dias por semana, é essencial para manter este volume. Por isso, a empresa decidiu implementar um projeto-piloto nas suas instalações, em colaboração com a Siemens Digital Enterprise Services.

A solução Senseye Predictive Maintenance da Siemens é uma plataforma capaz de identificar problemas imediatos e futuros através de algoritmos baseados em IA que aprenderam o comportamento normal das máquinas e do pessoal de manutenção. Pode ser utilizada para iniciar atividades de manutenção antes que a fábrica entre efetivamente em paragem.

A empresa colaborou inicialmente com especialistas da Siemens para definir os pontos de dados adequados para prever cenários específicos de falha. Os dados existentes do sistema de controlo foram utilizados de várias formas. Em alguns locais, foram instalados novos sensores e o sistema de monitorização de estado SIPLUS CMS1200 para monitorizar a vibração.

Ao longo de todo o projeto, a Sachsenmilch beneficiou do facto de a Siemens não só ter contribuído com conhecimentos tecnológicos, como também ter prestado apoio na gestão do projeto. Segundo Ziepel, isso facilitou muito a colaboração. O apoio da Siemens na implementação da solução incluiu a formação e a orientação dos colaboradores da Sachsenmilch, o que lhes permitiu assumir o projeto de forma rápida e bem-sucedida.

“Por exemplo, conseguimos planear a substituição de uma bomba, o que resultou num tempo de inatividade muito mais curto em comparação com uma avaria imprevista da bomba durante a produção. Só esta medida – a identificação precoce do fim da vida útil da bomba – permitiu-nos poupar uma quantia na casa dos seis dígitos”, refere Ziepel.

O próximo projeto já está a dar os primeiros passos. Em colaboração com a Siemens, a Sachsenmilch planeia integrar o Senseye Predictive Maintenance no seu SAP Plant Maintenance (PM). O objetivo é que as notificações de manutenção do Senseye sejam recebidas automaticamente pelo SAP PM, para que possam ser tidas em conta na geração das tarefas de manutenção.

No futuro, será também possível utilizar o Maintenance Copilot Senseye de forma mais abrangente como um assistente virtual de manutenção, capaz de fornecer recomendações de ação baseadas em dados quando forem necessários trabalhos de manutenção. Este sistema reúne toda a experiência da equipa de assistência, armazena todas as informações necessárias sobre as instalações (incluindo manuais das máquinas) e melhora a colaboração dentro da exploração de laticínios.