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. Täglich werden 4,7 Millionen Liter Frischmilch zur Verarbeitung angeliefert, das entspricht 170 LKW-Ladungen. Daher ist es essenziell, dass die Technik 24/7 funktioniert und die Produktionsanlagen annähernd zu 100 Prozent verfügbar sind.
Die Produktionsumgebung in der sächsischen Gemeinde Leppersdorf verfügt über moderne, vernetzte Maschinen, die große Datenmengen generieren. Die Instandhaltungslösung Senseye Predictive Maintenance nutzt KI-gestützte Algorithmen, um sowohl unmittelbare als auch zukünftige Maschinenprobleme zu identifizieren und ermöglicht so eine präventive Wartung, bevor es zu Stillständen kommt.
Eine der größten Herausforderungen bei Sachsenmilch war die Analyse der relevanten Anlagendaten wie Temperatur, Schwingspiele und Frequenzen, um Anomalien frühzeitig zu erkennen und daraus die richtigen Schlüsse zu ziehen. Der Implementierungsprozess umfasste die Analyse spezifischer Ausfallszenarien und die Integration vorhandener Daten aus dem Leitsystem. Zusätzlich wurden neue Vibrationssensoren und ein Messsystem (Siplus CMS 1200) zur Schwingungsüberwachung angebracht.
Angaben der beiden Partner zufolge hat der Pilot durch reduzierte ungeplante Ausfallzeiten 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 Roland Ziepel, Technischer Leiter und verantwortlich für die Projektabwicklung bei Sachsenmilch für den Standort Leppersdorf.
Sachsenmilch plant die weitere Integration von Senseye Predictive Maintenance in ihr SAP Plant Maintenance System. Ziel ist es, Wartungsmeldungen aus der Siemens-Lösung automatisiert an das ERP zu übergeben, damit diese Informationen bei der Erstellung von Wartungsplänen berücksichtigt werden könne. Darüber hinaus soll auch der Maintenance Copilot Senseye für datengesteuerte Wartungsempfehlungen verstärkt genutzt werden, um Instandhaltungsteams bei Wartungsarbeiten zu unterstützen.
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