「我們使用非常多樣化的工廠技術，但由於西門子解決方案，我們可以在問題發生之前做出回應。這大大減少了生產中斷。我們也消除了固定維護計劃：相反，我們根據工廠的狀況指導，這也使我們可以降低維護成本。」實施試驗項目的最大挑戰之一是為軟體定義正確的資料。Ziepel 說：「有很多因素發揮作用，包括溫度，週期，頻率等等。」
AI 支援的維護，實現高工廠可用性
薩克森米爾（Sachsenmilch）是歐洲領先的乳製品，通過 Senseye 預測性維護提高效率。其 AI/ML 雲端平台主動分析工廠機械，確保高可用性、減少維護並大幅節省成本。它可在全球範圍內存取，最佳化效能。
在利潤率小、通常易腐蝕的產品的高品質標準，以及生產流程之間的維護時間緊湊，食品和飲料行業正面臨生產的巨大挑戰。因此，容錯性很低。如今，在生產中使用越來越多智慧、最先進的網路機器，這些機器彼此通訊並產生資料，這些資料可利用正確的軟體解決方案來最佳化維護。
薩克森米爾赫勒珀斯多夫有限公司成立於 30 年前，每天處理約 4.6 萬升牛奶，相對於 170 輛卡車運送。無縫的全天候生產流程對於維持此量是至關重要的。這就是為什麼該公司決定與西門子合作在現場實施試驗產品的原因。 Digital Enterprise 服務。
在預防性維護方面，Senseye 預測性維護是我們現有流程的寶貴補充。
今天，我們已經可以說 Senseye 預測性維護試驗項目已經付出了費用。
「例如，我們能夠計劃更換泵浦，與生產過程中意外的泵故障相比，停機時間縮短得多。僅僅這項行動 —— 早期識別泵的使用壽命結束 —— 我們節省了六個數字的低成本，」Ziepel 說。下一個項目已經開始了。Sachsenmilch 與西門子合作計劃將 Senseye 預測性維護整合到其 SAP 工廠維護 (PM) 中。目標是 SAP PM 自動接收來自 Senseye 的維護訊息，以便在產生維護工作時可以考慮它們。未來，還可以更廣泛地使用維護 Copilot Senseye 作為虛擬維護助理，可在需要維護工作時提供資料支援的建議，以便採取行動。它整合服務團隊的所有專業知識，存儲工廠的所有必要信息（包括機器手冊），並改善乳業內部的合作。