Das Technologieunternehmen Siemens hat die Sachsenmilch Leppersdorf GmbH auf dem Weg zur zukunftsorientierten, vorausschauenden Instandhaltung unterstützt. Das Unternehmen ist einer der modernsten milchverarbeitenden Betriebe Europas. Nun hilft die KI-basierte Lösung Senseye Predictive Maintenance von Siemens Sachsenmilch dabei, einen kontinuierlichen Betrieb an 365 Tagen im Jahr unter strengen Qualitätsstandards zu gewährleisten.
Sachsenmilch stellt in komplexen und teilweise voll automatisierten Anlagen vielfältige Produkte wie Milch, Butter, Joghurt, Käse oder Molkederivate für Babynahrung bis hin zu Bioethanol her. Dafür werden täglich 4,7 Millionen Liter Frischmilch zur Verarbeitung angeliefert, das entspricht 170 LKW-Ladungen. Daher ist es essenziell, dass die Technik 24 Stunden am Tag und sieben Tage die Woche funktioniert und die Produktionsanlagen somit annähernd zu 100% verfügbar sind.
Moderne, vernetzte Maschinen produzieren massenhaft Daten
Die Produktionsumgebung von Sachsenmilch in Leppersdorf verfügt über moderne, vernetzte Maschinen, die große Datenmengen generieren. Das ist eine ideale Voraussetzung für ein Pilotprojekt mit Senseye Predictive Maintenance, der vorausschauenden Instandhaltungslösung von Siemens. Senseye Predictive Maintenance nutzt KI-gestützte Algorithmen, um sowohl unmittelbare als auch zukünftige Maschinenprobleme zu identifizieren. Es ermöglicht so eine präventive Wartung, bevor es zu Stillständen kommt. Diese Fähigkeit hat sich in der verzweigten Produktionsumgebung von Sachsenmilch bereits im Pilotprojekt als besonders wertvoll erwiesen.
Eine der größten Herausforderungen war die Analyse der relevanten Anlagendaten, um Anomalien frühzeitig zu erkennen und daraus die richtigen Schlüsse zu ziehen. Dazu zählen Temperatur, Schwingspiele und Frequenzen. Der Implementierungsprozess umfasste eine sorgfältige Analyse spezifischer Ausfallszenarien und die Integration vorhandener Daten aus dem Leitsystem. Zusätzlich wurden neue Vibrationssensoren und das Messsystem Siplus CMS 1200 zur Schwingungsüberwachung angebracht.
Siemens unterstützte das Instandhaltungsteam bei Sachsenmilch mit technischer und Projektmanagement-Expertise. “Uns gefällt an diesem Projekt, dass Siemens über Know-how auf der technologischen, technischen, aber auch auf der Seite der Projektabwicklung verfügt“, so Roland Ziepel, Technischer Leiter und verantwortlich für die Projektabwicklung bei Sachsenmilch für den Standort Leppersdorf. Durch die Kombination bestehend aus Training und Einführung konnte das Team von Sachsenmilch den Piloten eigenständig weiterführen und erfolgreich zum Abschluss bringen.
Ausfallzeit reduziert – Austausch einer Pumpe amortisiert Pilotprojekt
Der Pilot mit Senseye Predictive Maintenance hat durch reduzierte ungeplante Ausfallzeiten bereits erhebliche Kosteneinsparungen erzielt. „Wir können heute schon sagen, dass das Pilotprojekt mit Senseye Predictive Maintenance sich bereits amortisiert hat. Das frühzeitige Erkennen einer defekten Pumpe hat uns Einsparungen in einem niedrigen sechsstelligen Eurobereich gebracht“, resümiert Ziepel.
„Wir freuen uns, dass wir mit Senseye Predictive Maintenance Sachsenmilch gezielt bei der Einführung der vorbeugenden Instandhaltungsstrategie in bestehende Prozesse erfolgreich unterstützen konnten. Damit fördern wir die Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit in zunehmend komplexer werdenden Industrien. Und die Weiterentwicklung unseres Maintenance Copilot Senseye ist ein weiterer bedeutender Schritt, um Wartungsvorgänge zu transformieren“, sagte Margherita Adragna, CEO Customer Services bei Siemens Digital Industries.
Sachsenmilch und Siemens planen nächstes Projekt
Aufbauend auf diesem Erfolg plant Sachsenmilch die weitere Integration von Senseye Predictive Maintenance in ihr SAP Plant Maintenance System. Ziel ist, Wartungsmeldungen aus der Siemens-Lösung automatisiert an das SAP Plant Maintenance zu übergeben. Diese lassen sich dann bei der Erstellung von Wartungsplänen berücksichtigen.
Darüber hinaus will Sachsenmilch auch den Maintenance Copilot Senseye verstärkt für datengesteuerte Wartungsempfehlungen nutzen, um Instandhaltungsteams bei Wartungsarbeiten zu unterstützen.
Text- und Bildquelle: Siemens AG
