Melkverwerkingsfabriek Sachsenmilch Leppersdorp/Duitsland
NIEUWS | Technologiebedrijf Siemens heeft zijn Senseye Predictive Maintenance-oplossing getest in een van de melkverwerkingsfabrieken van Sachsenmilch in Leppersdorf, Duitsland. Het proefproject met het AI-gestuurde voorspellende onderhoudssysteem verbetert en voorspelt machineonderhoud, wat kosten bespaart en stilstand voorkomt.
Het technologiebedrijf Siemens ondersteunt Sachsenmilch Leppersdorf GmbH in Duitsland, een van de modernste melkverwerkingsfabrieken in Europa, bij de ontwikkeling van een geavanceerd voorspellend onderhoudssysteem. De AI-aangedreven oplossing van Siemens, Senseye Predictive Maintenance, helpt Sachsenmilch om het hele jaar door continu melk te kunnen verwerken en te werken volgens strenge kwaliteitsnormen.
Miljoenen liters melk per dag
Sachsenmilch produceert een breed scala aan zuivelproducten, voor consumenten en in babyvoeding, melk- en wei-ingrediënten en bio-ethanol. Zijn fabrieken zijn bijna volledig geautomatiseerd. Elke dag wordt 4,7 miljoen liter verse melk aangevoerd voor verwerking; dat zijn in vergelijking 170 vrachtwagenladingen. Het is daarom essentieel dat de apparatuur van het bedrijf 24/7 werkt en dat de productiefaciliteiten bijna 100 procent beschikbaar zijn.
Enorme hoeveelheden data
De productieomgeving bij Sachsenmilch in Leppersdorf bestaat uit moderne, onderling verbonden machines die grote hoeveelheden data genereren. Het is de ideale omgeving voor een proefproject met Senseye Predictive Maintenance, de geavanceerde oplossing voor voorspellend onderhoud.
Senseye Predictive Maintenance maakt gebruik van AI-algoritmen om zowel onmiddellijke als toekomstige machineproblemen te identificeren. Dit maakt proactief onderhoud mogelijk en voorkomt productiestilstand. Deze mogelijkheid is tijdens het proefproject uiterst waardevol gebleken in de heterogene productieomgeving van Sachsenmilch.
Storingsscenario's en trillingsensoren
Een van de grootste uitdagingen was het analyseren van relevante fabrieksgegevens zoals temperatuur, trillingsniveaus en frequenties om afwijkingen vroegtijdig op te sporen en de juiste conclusies te trekken. Het implementatieproces omvatte een zorgvuldige analyse van specifieke storingsscenario's en de integratie van bestaande gegevens uit het besturingssysteem. Er werden ook nieuwe trillingssensoren en het Siplus CMS 1200-meetsysteem voor trillingsbewaking geïnstalleerd.
Siemens traint en ondersteunt
Siemens ondersteunde het onderhoudsteam van Sachsenmilch met technische en projectmanagementexpertise. Na een training en de implementatie van de oplossing kon het team van Sachsenmilch zelfstandig verdergaan en het proefproject met succes afronden.
Roland Ziepel, technisch manager en hoofd projectmanagement bij Sachsenmilch in Leppersdorf: “Wat we zo goed vinden aan dit project is dat Siemens op technologisch en technisch gebied als op het gebied van projectmanagement over de nodige vakkennis beschikt.”
Einde levensduur vroegtijdig voorspeld
Het proefproject met Senseye Predictive Maintenance heeft al aanzienlijke kostenbesparingen opgeleverd door het verminderen van ongeplande stilstand. “We kunnen bevestigen dat het proefproject met Senseye Predictive Maintenance zich al heeft terugbetaald. Door een defecte pomp in een vroeg stadium op te sporen, hebben we veel kosten bespaard, in de lage zes cijfers”, aldus Ziepel.
Margherita Adragna, CEO van Customer Services bij Siemens Digital Industries: “We zijn blij dat we met Senseye Predictive Maintenance Sachsenmilch succesvol hebben kunnen ondersteunen bij de integratie van een preventieve onderhoudsstrategie in hun bestaande processen. Dit bevordert de efficiëntie en het concurrentievermogen in steeds complexere industrieën."
Siemens zegt hun Maintenance Copilot Senseye te blijven ontwikkelen en stappen te zetten in de transformatie van onderhoudsactiviteiten.
Toekomstplannen Siemens en Sachsenmilch
Sachsenmilch is van plan om Senseye Predictive Maintenance verder te integreren met hun SAP Plant Maintenance System. Het doel is om onderhoudsmeldingen automatisch over te dragen van de Siemens-oplossing naar SAP Plant Maintenance om de onderhoudsplanning te verbeteren.
Daarnaast moeten de aanbevelingen voor datagestuurd onderhoud van Maintenance Copilot Senseye ook steeds meer worden gebruikt om onderhoudsteams te helpen bij hun werk. Dit is een van de manieren waarop Siemens zijn klanten ondersteunt bij hun innovatieve en geïntegreerde benadering van onderhoud om hun operationele succes op lange termijn te waarborgen.
Bron: Siemens