Một dây chuyền nhà máy sản xuất sữa với máy móc và thiết bị, có thể để bảo trì dự đoán.

Bảo trì được hỗ trợ AI cho tính khả dụng cao của nhà máy

Sachsenmilch, một công ty sữa hàng đầu châu Âu, tăng hiệu quả với bảo trì dự đoán Senseye. Nền tảng đám mây AI/ML của nó chủ động phân tích máy móc nhà máy, đảm bảo tính khả dụng cao, giảm bảo trì và tiết kiệm chi phí đáng kể. Có thể truy cập trên toàn cầu, nó tối ưu hóa hiệu suất.

Giữa tỷ suất lợi nhuận nhỏ, tiêu chuẩn chất lượng cao cho các sản phẩm thường dễ hỏng và thời gian bảo trì chặt chẽ giữa các quy trình sản xuất, ngành công nghiệp thực phẩm và đồ uống đang phải đối mặt với những thách thức to lớn trong sản xuất. Khả năng chịu lỗi do đó thấp. Và ngày nay, ngày càng có nhiều máy mạng thông minh, hiện đại được sử dụng trong sản xuất để giao tiếp với nhau và tạo ra dữ liệu - dữ liệu có thể, với giải pháp phần mềm phù hợp, được sử dụng để tối ưu hóa bảo trì.

Sachsenmilch Leppersdorf GmbH được thành lập cách đây 30 năm và xử lý khoảng 4,6 triệu lít sữa mỗi ngày, tương ứng với 170 giao xe tải. Quy trình sản xuất 24/7 liền mạch là điều cần thiết để duy trì khối lượng này. Đó là lý do tại sao công ty quyết định triển khai một sản phẩm thí điểm tại chỗ với sự hợp tác của Siemens Digital Enterprise Dịch vụ.

Bảo trì dự đoán Senseye là một bổ sung có giá trị cho các quy trình hiện có của chúng tôi về bảo trì dự phòng.

Roland Siepel, Quản lý kỹ thuật, Công ty TNHH Sachsenmilch Leppersdorf

“Chúng tôi đang sử dụng công nghệ nhà máy cực kỳ đa dạng, nhưng nhờ giải pháp của Siemens, chúng tôi có thể đáp ứng trước khi các vấn đề phát triển. Điều này làm giảm đáng kể tình trạng ngừng sản xuất. Chúng tôi cũng đã loại bỏ các kế hoạch bảo trì cố định: Thay vào đó, chúng tôi được hướng dẫn bởi tình trạng của nhà máy, điều này cũng cho phép chúng tôi giảm chi phí bảo trì. Một trong những thách thức lớn nhất trong việc thực hiện dự án thí điểm là xác định dữ liệu phù hợp cho phần mềm. “Có rất nhiều yếu tố đóng một vai trò, bao gồm nhiệt độ, chu kỳ, tần số và nhiều hơn nữa,” Ziepel nói.

Hôm nay chúng ta đã có thể nói rằng dự án thí điểm Bảo trì Dự đoán Senseye đã tự trả tiền.

Roland Siepel, Quản lý kỹ thuật, Công ty TNHH Sachsenmilch Leppersdorf

“Ví dụ, chúng tôi đã có thể lên kế hoạch thay thế máy bơm dẫn đến thời gian ngừng hoạt động ngắn hơn nhiều so với sự cố bơm không có kế hoạch trong quá trình sản xuất. Chỉ riêng hành động này - việc xác định sớm thời hạn sử dụng của máy bơm - đã giúp chúng tôi tiết kiệm tiền ở mức thấp sáu con số”, Ziepel nói. Dự án tiếp theo đã bắt đầu. Hợp tác với Siemens, Sachsenmilch đang có kế hoạch tích hợp Bảo trì Dự đoán Senseye trong Bảo trì Nhà máy SAP (PM). Mục tiêu là để các thông báo bảo trì từ Senseye được SAP PM tự động nhận để chúng có thể được tính đến khi các công việc bảo trì được tạo ra. Trong tương lai, cũng có thể sử dụng Maintenance Copilot Senseye rộng rãi hơn như một trợ lý bảo trì ảo có thể cung cấp các khuyến nghị được hỗ trợ dữ liệu để hành động khi cần công việc bảo trì. Nó củng cố tất cả chuyên môn của đội ngũ dịch vụ, lưu trữ tất cả các thông tin cần thiết về các nhà máy (bao gồm cả hướng dẫn sử dụng máy móc) và cải thiện sự hợp tác trong ngành sữa.