Siemens y Sachsenmilch abren nuevos caminos en el sector de la alimentación y las bebidas
Mantenimiento predictivo asistido por IA
La empresa tecnológica Siemens ha apoyado a Sachsenmilch Leppersdorf GmbH en Alemania -una de las plantas de procesamiento de leche más modernas de Europa- en su camino hacia el desarrollo de un sistema de mantenimiento predictivo de vanguardia. La solución de Siemens basada en IA, Senseye Predictive Maintenance, ayuda a Sachsenmilch a garantizar un funcionamiento continuo los 365 días del año siguiendo estrictas normas de calidad.
Sachsenmilch produce una gran variedad de productos, desde leche, mantequilla, yogur, queso y derivados lácteos para alimentación infantil hasta bioetanol en sus instalaciones de última generación y casi totalmente automatizadas. Cada día se entregan 4,7 millones de litros de leche fresca para su procesamiento, el equivalente a 170 camiones cargados. Es esencial que los equipos de la empresa funcionen 24 horas al día, 7 días a la semana, y que las instalaciones de producción estén disponibles casi al 100%.
Las modernas máquinas interconectadas generan grandes cantidades de datos
El entorno de producción de Sachsenmilch en Leppersdorf cuenta con modernas máquinas interconectadas que generan grandes volúmenes de datos, un escenario ideal para el proyecto piloto que utiliza Senseye Predictive Maintenance, la solución avanzada de mantenimiento predictivo.
Senseye Predictive Maintenance utiliza algoritmos de IA para identificar problemas inmediatos y futuros en las máquinas, lo que permite realizar un mantenimiento proactivo y evitar tiempos de inactividad. Esta capacidad ha demostrado ser extremadamente valiosa en el heterogéneo entorno de producción de Sachsenmilch durante el proyecto piloto.
Uno de los mayores retos fue analizar los datos relevantes de la planta, como la temperatura, los niveles de vibración y las frecuencias, para detectar anomalías en una fase temprana y extraer las conclusiones adecuadas. El proceso de implantación implicó un cuidadoso análisis de escenarios de fallo específicos y la integración de los datos existentes del sistema de control. También se instalaron nuevos sensores de vibración y el sistema de medición Siplus CMS 1200 para la supervisión de las vibraciones.
Siemens apoyó al equipo de mantenimiento de Sachsenmilch con su experiencia técnica y de gestión de proyectos. "Lo que nos gusta de este proyecto es que Siemens tiene conocimientos tanto tecnológicos como técnicos y de gestión de proyectos", dijo Roland Ziepel, director técnico y jefe de gestión de proyectos de Sachsenmilch en Leppersdorf. Tras la formación y la implantación de la solución, el equipo de Sachsenmilch pudo continuar de forma independiente y completar con éxito el piloto.
Reducción del tiempo de inactividad: La sustitución de bombas da sus frutos en el proyecto piloto
El proyecto piloto con Senseye Predictive Maintenance ya ha logrado importantes ahorros de costes al reducir los tiempos de inactividad no planificados. "Podemos confirmar que el proyecto piloto con Senseye Predictive Maintenance ya ha dado sus frutos. La detección de una bomba defectuosa en una fase temprana nos ha ahorrado muchos gastos, que rondan las seis cifras", concluye Ziepel.
"Nos complace que con Senseye Predictive Maintenance hayamos podido ayudar con éxito a Sachsenmilch a integrar una estrategia de mantenimiento preventivo en sus procesos existentes. Esto fomenta la eficiencia y la competitividad en industrias cada vez más complejas. Y el desarrollo continuo de nuestro Copiloto de Mantenimiento Senseye es otro paso significativo hacia la transformación de las operaciones de mantenimiento", dijo Margherita Adragna, CEO de Servicios al Cliente de Siemens Digital Industries.
Sachsenmilch y Siemens planean su próximo proyecto
Basándose en este éxito, Sachsenmilch planea integrar aún más Senseye Predictive Maintenance con su sistema SAP Plant Maintenance, con el objetivo de transferir automáticamente las notificaciones de mantenimiento de la solución de Siemens a SAP Plant Maintenance para mejorar la planificación del mantenimiento.
Además, las recomendaciones de mantenimiento basadas en datos proporcionadas por el copiloto de mantenimiento Senseye también deberían utilizarse cada vez más para ayudar a los equipos de mantenimiento en su trabajo. Esta es una de las formas en que Siemens apoya a sus clientes en su enfoque innovador e integrado del mantenimiento para garantizar su éxito operativo a largo plazo.
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