Siemens und Sachsenmilch setzen neuen Maßstab für KI-gesteuerte vorausschauende Wartung in der Milchproduktion

Die Lebensmittel- und Getränkeindustrie setzt zunehmend auf Hochgeschwindigkeitsautomatisierung, um enge Produktionspläne einzuhalten. Kürzlich ging der Technologieriese Siemens eine Partnerschaft mit Sachsenmilch Leppersdorf GmbH ein, um die Wartungsstrategien in einem der größten Molkereibetriebe Europas zu transformieren. Durch den Einsatz der Senseye Predictive Maintenance Lösung zeigten die Partner, wie industrielle Automatisierung und künstliche Intelligenz mechanische Ausfälle vorausschauend verhindern können.

Integration von KI in bestehende Fabrikautomatisierungssysteme

Sachsenmilch betreibt eine riesige Anlage in Leppersdorf, Deutschland, in der täglich fast 4,7 Millionen Liter Milch verarbeitet werden. Dieser 24/7-Betrieb erfordert maximale Verfügbarkeit verschiedener Steuerungssysteme und mechanischer Komponenten. Siemens integrierte seine Senseye-KI-Software in die bestehende Infrastruktur, um kritische Anlagen zu überwachen. Diese Plattform analysiert riesige Datensätze, um Muster zu erkennen, die menschlichen Bedienern entgehen könnten. Folglich wechselte das Werk von einem reaktiven „Reparieren-wenn-es-kaputt-ist“-Modell zu einer proaktiven, datenbasierten Strategie.

Nutzung von Schwingungsüberwachung und Sensorfusion

Ein technisches Highlight dieses Pilotprojekts war das Siplus CMS 1200 Schwingungsüberwachungssystem. KI-Algorithmen verarbeiteten Variablen wie Temperatur, Frequenz und Schwingungspegel. Diese Sensoren fungieren als „Nervensystem“ der Fabrikautomatisierung anlage. Während der Testphase erkannte das System erfolgreich eine ausfallende Pumpe, bevor ein Totalausfall eintrat. Diese Frühwarnung sparte dem Unternehmen eine niedrige sechsstellige Summe an potenziellen Reparaturkosten und Produktionsausfällen.

Bewältigung der Datenkomplexität in industriellen Steuerungssystemen

Moderne Molkereien erzeugen enorme Mengen an Rohdaten aus PLC (Programmierbare Logiksteuerung) und DCS (Verteiltes Steuerungssystem)-Netzwerken. Die eigentliche Herausforderung besteht jedoch darin, diese Daten in umsetzbare Wartungsaufgaben zu übersetzen. Siemens stellte das technische Know-how bereit, um spezifische Ausfallszenarien den Datenströmen zuzuordnen. Diese Zusammenarbeit ermöglichte es dem Team von Sachsenmilch, das System schließlich eigenständig zu verwalten. Dieser Wandel unterstreicht einen wachsenden Trend, bei dem KI lokale Techniker unterstützt, anstatt sie zu ersetzen.

Zukünftige Integration mit SAP Plant Maintenance

Nach dem erfolgreichen Pilotprojekt plant Sachsenmilch, die Lücke zwischen KI-Erkenntnissen und administrativen Arbeitsabläufen zu schließen. Die nächste Phase umfasst die Anbindung von Senseye an das SAP Plant Maintenance System. Diese Integration wird Wartungsbenachrichtigungen automatisieren und die Ersatzteilbeschaffung optimieren. Durch die Schließung des Kreislaufs zwischen Produktionsebene und ERP (Enterprise Resource Planning) erhält der Molkereibetrieb eine ganzheitliche Sicht auf den Anlagenzustand.

Experteneinsicht: Der Wandel hin zur autonomen Wartung

Aus Branchensicht spiegelt diese Partnerschaft eine breitere Entwicklung in der industriellen Automatisierung wider. Wir bewegen uns weg von manuellen Inspektionen hin zu „Maintenance 4.0“. Die Einführung des Siemens Maintenance Copilot zeigt, dass generative KI bald Techniker in Echtzeit unterstützen wird. Meiner Ansicht nach beweist der Erfolg in Leppersdorf, dass KI kein Luxus mehr für spezialisierte Bereiche ist; sie ist heute eine grundlegende Voraussetzung für die Lebensmittelproduktion mit hohem Volumen, bei der Margen gering und Ausfallzeiten katastrophal sind.