Predictive Message in a Bottle:Ein moderner Ansatz für einen uralten Prozess

Die Kunst der Alkoholherstellung lässt sich bis weit vor 7000 v. Chr. zurückverfolgen, als Früchte und Getreide für den persönlichen Verzehr und Genuss fermentiert wurden. In diesem modernen Zeitalter wird derselbe Prozess jedoch für die Produktion großer Mengen und den weltweiten Vertrieb industrialisiert, was ihn eher einer präzisen chemischen Herstellung als einem Wochenendzeitvertreib gleicht.

Die Maschinen, die bei der Fermentation, Prüfung, Reifung, Abfüllung, Verpackung und anschließendem Vertrieb verwendet werden, bedeuten, dass die Alkoholindustrie perfekt positioniert ist, um die Revolution der vorausschauenden Online-Wartung (PdM) anzunehmen und sicherzustellen, dass Qualität und Quantität mit den Anforderungen Ihrer Marke Schritt halten.

Brennereien &Brauereien sind groß, komplex und energieintensiv. Sie führen Prozesse durch, bei denen scheinbar geringfügige Probleme mit der Ausrüstung zu großen Problemen mit der Produktqualität führen können.

Sie sind außerdem rund um die Uhr in Betrieb, und Ausfallzeiten können in der Regel bis zu 40.000 US-Dollar pro Stunde an Produktionsausfall kosten. Predictive Maintenance kann diese Herausforderungen meistern. Es kann Ausfallzeiten und Wartungskosten reduzieren. Es kann auch dazu beitragen, die Produktionsleistung zu optimieren, die Produktqualität zu sichern und die Energiekosten zu senken. Die potenziellen Auswirkungen auf die Rentabilität sind enorm.

Predictive Maintenance mag wie ein Nischenthema erscheinen, wenn Sie Lagerhallen voller Stoke-Alterung haben und darauf warten, ausgereift zu werden, aber Destilleriebesitzer sollten nicht den großen Unterschied unterschätzen, den Predictive Maintenance für ihr Unternehmen bedeuten kann. Die Einführung eines Programms zur vorausschauenden Wartung kann einen großen Beitrag zur Rentabilität leisten, wie Unternehmen in vielen anderen Industriezweigen bereits feststellen.

Darüber hinaus stehen Brennerei- und Brauereibetreiber vor denselben demografischen Herausforderungen wie Unternehmen in den alternden Volkswirtschaften der entwickelten Welt, da 70 % der erfahrenen Arbeitnehmer in den nächsten 15 Jahren in den Ruhestand gehen werden.

Unternehmen müssen Wege finden, um zu verhindern, dass all dieses Know-how an das Unternehmen verloren geht. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die in die neuesten automatisierten Systeme eingebettet sind, können dazu beitragen, dem sich entwickelnden Fachkräftemangel entgegenzuwirken.

Unterschiede Was kann Predictive Maintenance leisten?

Vorausschauende Wartung beruht auf der Überwachung des Maschinenzustands, um viel früher zu erkennen, wenn etwas schief geht. Dadurch können Ingenieure Probleme beheben, bevor sie einen Ausfall verursachen, der die Leistung beeinträchtigen oder die Produktion unterbrechen würde. Wie viel Unterschied könnte das also in einer Destillerie oder Brauerei machen?

Nehmen Sie einen einfachen Lagerschaden als typisches Beispiel dafür, was schief gehen kann. Die Hersteller geben für jedes Lager eine erwartete Nutzungsdauer an, aber Schätzungen zufolge erreichen weniger als 10 % der Lager diese Grenze, bevor sie ausfallen. Damit sind mehr als neun von zehn Lagerausfällen vorzeitig. Mit anderen Worten, sie sind nur vermeidbar, wenn die richtigen Zustandsüberwachungssysteme vorhanden sind, die vor einem bevorstehenden Ausfall warnen.

In einer Branche, in der möglicherweise Tausende von Lagern an einem einzigen Standort installiert sind und ungeplante Ausfallzeiten aufgrund von Maschinenausfällen in der Regel 40.000 US-Dollar pro Stunde an Produktionsausfall kosten, ist es leicht zu erkennen, wie sich die Verhinderung dieser Ausfälle auf die Rentabilität auswirken kann.

Weitere Vorteile der vorausschauenden Wartung sind neben der Reduzierung von Ausfallzeiten um bis zu 50 % niedrigere Arbeitskosten, ein optimiertes Ersatzteilmanagement und die Vermeidung von Folgeschäden an der Brennerei oder Brauerei oder an der Produktqualität.

Moderne Lösungen versprechen einen überzeugenden ROI

Systeme für vorausschauende Wartung erfordern eine effektive Zustandsüberwachung, bei der auf sich ändernde Muster des Maschinenverhaltens geachtet wird, die ein Anzeichen für Probleme sein könnten.

Früher mussten Datenexperten die eingehenden Daten einzelner Maschinen mühsam überwachen und analysieren. Die neuesten automatisierten Systeme verwenden jedoch fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen, um eine Zustandsüberwachung ohne menschliches Eingreifen bereitzustellen.

Diese automatisierten Zustandsüberwachungslösungen sind außerdem cloudbasiert und leicht skalierbar, was es einfach macht, sie zunächst auf einigen wenigen Maschinen zu testen, bevor sie nahtlos im gesamten Betrieb eingeführt werden.

Dieses Cloud-basierte Software-as-a-Service (SaaS)-Bereitstellungsmodell bedeutet, dass der Preis pro Maschine in der Regel stark sinkt, wenn die Anzahl der Maschinen wächst, die von der vorausschauenden Wartungsbereitstellung abgedeckt werden.

Durch die Reduzierung der Investitionen, der Zeit und des Aufwands, die für die Implementierung der Zustandsüberwachung erforderlich sind, hat die neue Generation intelligenter Lösungen die Rentabilitätsgleichung (ROI) stark zugunsten der vorausschauenden Wartung verschoben.

Die Erfahrung zeigt beispielsweise, dass Senseye-Kunden davon ausgehen können, dass sich die Kosten für ihre Abonnements allein im ersten Jahr fünf- bis zehnmal amortisieren, plus:

• 10–40 % geringere Wartungskosten
• 30–50 % weniger Ausfallzeiten
• 45–55 % höhere Produktivität
• 85 % höhere Wartungsgenauigkeit

Die cloudbasierte Predictive-Maintenance-Lösung Senseye PdM nimmt Daten von vorhandenen Sensoren an einem Standort auf und wandelt sie in Informationen über den Zustand der überwachten Maschinen um. Zu den bestehenden Benutzern gehören Blue-Chip-Unternehmen in der Fertigung, der Schwerindustrie, der Automobilindustrie und FMCG, die in der Regel von einer Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten um 50 % profitieren.

Das System ist so konzipiert, dass es vom ersten Tag an mit dem Lernen beginnt und in nur 14 Tagen nützliche Einblicke liefert. Bediener können das System im Voraus mit hilfreichen Informationen versorgen – wie beispielsweise den Daten, die im Vorfeld früherer Ausfälle aufgezeichnet wurden –, aber die Algorithmen sind so konzipiert, dass sie bei Bedarf von vorne beginnen.

Während sich die meisten Zustandsüberwachungssysteme auf abstrakte Konzepte der „Maschinengesundheit“ konzentrieren, lernt Senseye PdM schnell, die Aufmerksamkeit des Bedieners mithilfe eines Aufmerksamkeitsindex auf ihre dringendsten Wartungsprioritäten zu lenken.

Wann immer Senseye PdM einen Alarm auslöst, kann der Bediener auf Knopfdruck angeben, ob dieser Alarm nützlich ist oder nicht. Dies lehrt das System nach und nach, die Aufmerksamkeit des Bedieners auf die wichtigsten Trends oder Ereignisse zu lenken, anstatt sie mit niedrigen Alarmen aus allen Richtungen zu bombardieren. Dies ist besonders hilfreich bei großen Bereitstellungen, die Hunderte oder sogar Tausende von Assets umfassen können.

Während Senseye PdM sofort mit der Bereitstellung effektiver Unterstützung beginnt, besteht das letztendliche Ziel darin, den Punkt zu erreichen, an dem es genaue Prognosen über die verbleibende Nutzungsdauer (RUL) jedes Vermögenswerts liefern kann – eine Technik, die als Prognose bekannt ist. Es ist, als hätte man einen erfahrenen Bediener zur Hand, der weiß, wann eine ratternde Pumpe sofortige Aufmerksamkeit erfordert und wann sie sicher bis zum nächsten geplanten Stillstand stehen bleiben kann.

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