Siemens un Sachsenmilch nosaka jaunu standartu mākslīgā intelekta vadītai prognozējošai apkopes sistēmai piena ražošanā
Pārtikas un dzērienu nozare arvien vairāk paļaujas uz ātras automatizācijas risinājumiem, lai ievērotu stingrus ražošanas grafikus. Nesen tehnoloģiju gigants Siemens sadarbojās ar Sachsenmilch Leppersdorf GmbH , lai pārveidotu apkopes stratēģijas vienā no lielākajām piena pārstrādes rūpnīcām Eiropā. Izmantojot Senseye Predictive Maintenance risinājumu, šī sadarbība parādīja, kā rūpnieciskā automatizācija un mākslīgais intelekts var preventīvi novērst mehāniskus bojājumus.
Mākslīgā intelekta integrēšana esošajās rūpnīcas automatizācijas sistēmās
Sachsenmilch pārvalda milzīgu ražotni Leppersdorfā, Vācijā, kurā dienā tiek apstrādāti gandrīz 4,7 miljoni litru piena. Šī nepārtrauktā darbība prasa maksimālu darbspēju dažādām vadības sistēmām un mehāniskajām sastāvdaļām. Siemens integrēja savu Senseye AI programmatūru ar esošo infrastruktūru, lai uzraudzītu kritiskos resursus. Šī platforma analizē milzīgus datu apjomus, lai atklātu modeļus, ko cilvēku operatori varētu nepamanīt. Rezultātā rūpnīca pārgāja no reaktīva "labo, kad salūst" modeļa uz proaktīvu, datu vadītu stratēģiju.
Vibrāciju monitoringa un sensoru sapludināšanas izmantošana
Šī pilotprojekta galvenais tehniskais elements bija Siplus CMS 1200 vibrāciju monitoringa sistēma. Mākslīgā intelekta algoritmi apstrādāja mainīgos, piemēram, temperatūru, frekvenci un vibrāciju līmeni. Šie sensori darbojas kā rūpnīcas automatizācijas "nervu sistēma". Pārbaudes laikā sistēma veiksmīgi identificēja bojājošu sūkni pirms pilnīgas avārijas. Šī agrīnā atklāšana uzņēmumam ietaupīja zemsešu sešu ciparu summu potenciālo remonta izmaksu un zaudētā ražošanas laika dēļ.
Datu sarežģītības pārvarēšana rūpnieciskajās vadības sistēmās
Mūsdienu piena pārstrādes rūpnīcas ģenerē milzīgu daudzumu neapstrādātu datu no PLC (programmējamā loģiskā kontroliera) un DCS (izkliedētās vadības sistēmas) tīkliem. Tomēr īstā problēma ir šos datus pārvērst rīcībspējīgos apkopes uzdevumos. Siemens nodrošināja tehnisko ekspertīzi, lai sasaistītu konkrētus bojājumu scenārijus ar datu plūsmām. Šī sadarbība ļāva Sachsenmilch komandai galu galā patstāvīgi pārvaldīt sistēmu. Šī pāreja atspoguļo pieaugošu tendenci, kur mākslīgais intelekts atbalsta vietējos tehniķus, nevis aizvieto tos.
Nākotnes integrācija ar SAP Plant Maintenance
Pēc veiksmīgā pilotprojekta Sachsenmilch plāno savienot AI atziņas ar administratīvajiem darba procesiem. Nākamajā posmā paredzēts sasaistīt Senseye ar SAP Plant Maintenance sistēmu. Šī integrācija automatizēs apkopes brīdinājumus un vienkāršos rezerves daļu iepirkumu. Aizverot cilpu starp ražošanas līniju un ERP (uzņēmuma resursu plānošanas) līmeni, piena pārstrādātājs iegūs visaptverošu priekšstatu par aktīvu stāvokli.
Eksperta skatījums: pāreja uz autonomu apkopes procesu
Nozares skatījumā šī sadarbība atspoguļo plašāku attīstību rūpnieciskajā automatizācijā. Mēs attālināmies no manuālām pārbaudēm uz "Apkopes 4.0". Siemens Maintenance Copilot ieviešana liecina, ka ģeneratīvais mākslīgais intelekts drīz palīdzēs tehniķiem reāllaikā. Manuprāt, Leppersdorfas panākumi pierāda, ka mākslīgais intelekts vairs nav luksuss specializētām nozarēm; tas ir būtisks nosacījums augstas apjoma pārtikas ražošanai, kur peļņas normas ir zemas un dīkstāve ir katastrofāla.
