Лінія молочного заводу з машинами та обладнанням, можливо, для прогнозного обслуговування.

Технічне обслуговування з підтримкою штучного інтелекту для високої доступності заводу

Sachsenmilch, провідний європейський молочний завод, підвищує ефективність за допомогою Senseye Predictive Maintenance. Його хмарна платформа AI/ML активно аналізує техніку заводу, забезпечуючи високу доступність, скорочення технічного обслуговування та значну економію витрат. Доступний у всьому світі, він оптимізує продуктивність.

Між малою нормою прибутку, високими стандартами якості продуктів, які часто швидко псуються, та щільними вікнами обслуговування між виробничими процесами харчова промисловість стикається з величезними проблемами у виробництві. Тому відмовостійкість низька. І сьогодні у виробництві використовуються все більше розумних, найсучасніших мережевих машин, які спілкуються між собою та генерують дані - дані, які за допомогою правильного програмного рішення можуть бути використані для оптимізації обслуговування.

Sachsenmilch Leppersdorf GmbH була заснована 30 років тому і переробляє близько 4,6 мільйона літрів молока на день, що відповідає 170 постачанням вантажівок. Безперебійний виробничий процес 24/7 має важливе значення для підтримки цього обсягу. Саме тому компанія вирішила впровадити пілотний продукт на місці у співпраці з Siemens Digital Enterprise Послуги.

Прогнозне технічне обслуговування Senseye є цінним доповненням до наших існуючих процесів з точки зору профілактичного обслуговування.

Роланд Зіпель, Технічний менеджер, Захсенмільх Лепперсдорф ГмбХ

«Ми використовуємо надзвичайно різноманітні технології заводу, але завдяки рішенню Siemens ми можемо реагувати, перш ніж виникнуть проблеми. Це значно зменшує перебої у виробництві. Ми також усунули фіксовані плани технічного обслуговування: Натомість ми керуємось станом заводу, що також дозволяє нам зменшити витрати на технічне обслуговування». Однією з найбільших проблем у реалізації пілотного проекту було визначення правильних даних для програмного забезпечення. «Є так багато факторів, які відіграють певну роль, включаючи температуру, цикли, частоти та багато іншого», - каже Зіпель.

Сьогодні вже можна сказати, що пілотний проект Senseye Predictive Maintenance окупився.

Роланд Зіпель, Технічний менеджер, Захсенмільх Лепперсдорф ГмбХ

«Наприклад, ми змогли спланувати заміну насоса, яка призвела до набагато меншого простою порівняно з незапланованою поломкою насоса під час виробництва. Тільки ця дія — раннє виявлення закінчення терміну служби насоса — заощадила нам гроші на низькому рівні шести цифр», — каже Зіпель. Наступний проект вже починається. Працюючи з Siemens, Sachsenmilch планує інтегрувати прогнозне технічне обслуговування Senseye у своє обслуговування заводу SAP (PM). Мета полягає в тому, щоб повідомлення про технічне обслуговування від Senseye автоматично отримувались SAP PM, щоб вони могли бути враховані під час створення завдань з технічного обслуговування. У майбутньому також можна буде більш широко використовувати Maintenance Copilot Senseye як віртуального помічника з технічного обслуговування, який може надавати рекомендації, що підтримуються даними щодо дій, коли потрібні роботи з технічного обслуговування. Він консолідує весь досвід сервісної команди, зберігає всю необхідну інформацію про заводах (включаючи посібники з машин) та покращує співпрацю в молочному заводі.