Predictive Analytics in der Flaschenabfüllung: Modernisierung des jahrhundertealten Fermentationsprozesses

Die Kunst der Alkoholherstellung lässt sich bis in die Zeit vor 7000 v. Chr. zurückverfolgen, als Früchte und Getreide für den persönlichen Genuss vergoren wurden. Im modernen Zeitalter ist derselbe Prozess jedoch industrialisiert worden, um riesige Mengen für den weltweiten Vertrieb zu produzieren – was ihn eher einer präzisen chemischen Fertigung als einem Wochenendhobby ähneln lässt.

Warum die Getränkeindustrie prädestiniert für Predictive Maintenance ist

Die Maschinen für Fermentation, Prüfung, Reifung, Abfüllung, Verpackung und Distribution machen die Alkoholindustrie zum idealen Kandidaten für die Revolution der Online-Predictive Maintenance (PdM). So lassen sich Qualität und Quantität im Einklang mit den Marktanforderungen halten.

Brennereien und Brauereien sind groß, komplex und energieintensiv. Sie betreiben Prozesse, bei denen scheinbar geringfügige Geräteprobleme erhebliche Auswirkungen auf die Produktqualität haben können. Da sie rund um die Uhr laufen, können Ausfallzeiten typischerweise bis zu 40.000 Dollar pro Stunde an entgangener Produktion kosten. Predictive Maintenance kann diese Herausforderungen meistern: Sie reduziert Ausfallzeiten und Wartungskosten, optimiert die Produktionsleistung, schützt die Produktqualität und senkt die Energiekosten. Die potenzielle Auswirkung auf die Rentabilität ist enorm.

Besitzer von Brennereien sollten den großen Unterschied, den Predictive Maintenance für ihr Geschäft bewirken kann, nicht unterschätzen – auch wenn Lagerhäuser voller reifendem Whisky warten. Die Einführung eines Predictive-Maintenance-Programms kann einen wesentlichen Beitrag zur Rentabilität leisten, wie Unternehmen in vielen anderen Industriesektoren bereits feststellen.

Demografische Herausforderung: Erfahrungsverlust durch Ruhestand

Zusätzlich stehen Betreiber von Brennereien und Brauereien vor denselben demografischen Herausforderungen wie Unternehmen in den alternden Volkswirtschaften der entwickelten Welt: 70 % der erfahrenen Mitarbeiter werden in den nächsten 15 Jahren in den Ruhestand gehen. Unternehmen müssen Wege finden, um zu verhindern, dass diese gesamte Expertise dem Unternehmen verloren geht. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, eingebettet in die neuesten automatisierten Systeme, können helfen, den sich entwickelnden Fachkräftemangel auszugleichen.

Welchen Unterschied kann Predictive Maintenance machen?

Predictive Maintenance basiert auf der Überwachung des Maschinenzustands, um viel früher zu erkennen, wenn etwas schiefläuft. Dies ermöglicht Ingenieuren, Probleme zu beheben, bevor sie einen Ausfall verursachen, der die Leistung beeinträchtigt oder die Produktion stört. Wie groß kann dieser Unterschied in einer Brennerei oder Brauerei sein?

Nehmen wir einen einfachen Lagerausfall als häufiges Beispiel. Hersteller geben eine erwartete Nutzungsdauer für jedes Lager an, doch Schätzungen zufolge erreichen weniger als 10 % der Lager diese Grenze, bevor sie ausfallen. Das bedeutet, dass mehr als neun von zehn Lagerausfällen vorzeitig sind – also nur mit den richtigen Condition-Monitoring-Systemen vermeidbar, die warnen, wenn ein Ausfall bevorsteht.

In einer Branche, in der an einem einzigen Standort Tausende von Lagern verbaut sein können und ungeplante Ausfallzeiten durch Maschinenausfälle typischerweise 40.000 Dollar pro Stunde an entgangener Produktion kosten, wird deutlich, wie sehr die Verhinderung dieser Ausfälle die Rentabilität beeinflussen kann.

Neben der Reduzierung von Ausfallzeiten um bis zu 50 % umfassen weitere Vorteile geringere Personalkosten, eine optimierte Ersatzteilverwaltung und die Vermeidung von Folgeschäden an der Brennerei oder Brauerei sowie an der Produktqualität.

Moderne Lösungen versprechen überzeugenden ROI

Predictive-Maintenance-Systeme erfordern effektives Condition Monitoring – die Beobachtung sich ändernder Muster im Maschinenverhalten, die auf drohende Probleme hinweisen könnten.

Früher bedeutete das, dass Datenspezialisten die Daten einzelner Maschinen mühsam überwachen und analysieren mussten. Die neuesten automatisierten Systeme nutzen jedoch fortschrittliche Machine-Learning-Algorithmen, um Condition Monitoring ohne menschliches Eingreifen bereitzustellen.

Diese automatisierten Condition-Monitoring-Lösungen sind zudem cloud-basiert und leicht skalierbar. So lässt sich die Lösung zunächst an wenigen Maschinen testen, bevor sie nahtlos auf den gesamten Betrieb ausgerollt wird. Dieses Cloud-basierte Software-as-a-Service (SaaS)-Liefermodell bedeutet, dass der Preis pro Maschine in der Regel stark sinkt, je mehr Maschinen von der Predictive-Maintenance-Implementierung abgedeckt werden.

Durch die drastische Reduzierung des Investitions-, Zeit- und Arbeitsaufwands für die Implementierung von Condition Monitoring haben die neue Generation intelligenter Lösungen die Return-on-Investment (ROI)-Gleichung stark zugunsten von Predictive Maintenance verschoben.

So können Senseye-Kunden beispielsweise erwarten, die Kosten ihrer Abonnements im ersten Jahr allein zwischen fünf- und zehnfach wieder hereinzuholen, plus:

• 10–40 % niedrigere Wartungskosten
• 30–50 % Reduzierung der Ausfallzeiten
• 45–55 % gesteigerte Produktivität
• 85 % Erhöhung der Wartungsgenauigkeit

Die cloud-basierte Predictive-Maintenance-Lösung Senseye PdM nutzt Daten von vorhandenen Sensoren vor Ort und wandelt sie in Informationen über den Zustand der überwachten Maschinen um. Zu den bestehenden Nutzern zählen Blue-Chip-Unternehmen in der Fertigung, Schwerindustrie, Automobilindustrie und FMCG, die typischerweise eine 50-prozentige Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten genießen.

Das System ist so konzipiert, dass es vom ersten Tag an lernt und bereits in nur 14 Tagen nützliche Erkenntnisse liefert. Bediener können das System vorab mit hilfreichen Informationen füttern – etwa mit Daten, die vor früheren Ausfällen aufgezeichnet wurden – doch die Algorithmen sind darauf ausgelegt, notfalls bei Null zu beginnen.

Während sich die meisten Condition-Monitoring-Systeme auf abstrakte Konzepte der „Maschinengesundheit“ konzentrieren, lernt Senseye PdM schnell, die Aufmerksamkeit des Bedieners auf die dringendsten Wartungsprioritäten zu lenken – mithilfe eines Attention Index.

Immer wenn Senseye PdM einen Alarm auslöst, kann der Bediener per Knopfdruck anzeigen, ob dieser Alarm nützlich war oder nicht. Dies bringt das System schrittweise dazu, die Aufmerksamkeit des Bedieners auf die wichtigsten Trends oder Ereignisse zu lenken, anstatt ihn mit Low-Level-Alarmen aus allen Richtungen zu bombardieren. Dies ist besonders bei großen Implementierungen hilfreich, die Hunderte oder sogar Tausende von Assets abdecken können.

Während Senseye PdM sofort effektive Unterstützung liefert, ist das Endziel der Punkt, an dem es präzise Vorhersagen der verbleibenden Nutzungsdauer (Remaining Useful Life, RUL) jedes Assets liefern kann – eine Technik, die als Prognostik bekannt ist. Es ist, als hätte man einen erfahrenen Bediener zur Hand, der weiß, wann eine klappernde Pumpe sofortige Aufmerksamkeit erfordert und wann sie bis zum nächsten geplanten Stillstand sicher weiterlaufen kann.

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