Voorspellende analyse in de botteling: modernisering van het oude gistingsproces

De kunst van alcoholproductie gaat terug tot een tijd lang vóór 7000 v.Chr., toen vruchten en granen werden gegist voor eigen consumptie en genot. In deze moderne tijd is datzelfde proces geïndustrialiseerd voor de productie van enorme hoeveelheden en wereldwijde distributie, wat het meer doet lijken op precieze chemische productie dan op een weekendhobby.

De machines die gebruikt worden bij gisting, testen, rijping, bottelen, verpakken en distributie, positioneren de alcoholindustrie ideaal om de revolutie van online voorspellend onderhoud (PdM) te omarmen, waardoor kwaliteit en kwantiteit aan de vraag voor uw merk voldoen.

Distilleerderijen en brouwerijen zijn groot, complex en energie-intensief. Ze draaien processen waarbij schijnbaar kleine problemen met apparatuur grote gevolgen kunnen hebben voor de productkwaliteit.

Ze werken ook 24/7 en ongeplande downtime kan typisch tot $40.000 per uur kosten in verlopen productie. Voorspellend onderhoud kan deze uitdagingen aanpakken. Het kan downtime en onderhoudskosten verminderen, productieprestaties optimaliseren, productkwaliteit waarborgen en energierekeningen verlagen. De potentiële impact op de winstgevendheid is enorm.

Voorspellend onderhoud mag een nis onderwerp lijken wanneer u magazijnen vol met stokende wachtende rijpt, toch mogen distilleerderij-eigenaren het grote verschil dat voorspellend onderhoud kan maken voor hun bedrijf niet onderschatten. Het invoeren van een voorspellend onderhoudsprogramma kan een grote bijdrage leveren aan de winstgevendheid, zoals bedrijven in veel andere industriële sectoren al ontdekten.

Daarnaast komen distilleerderij- en brouwerijexploitanten voor dezelfde demografische uitdagingen als bedrijven over de gehele vergrijzende economieën van de ontwikkelde wereld, met 70% van de ervaren werknemers die in de komende 15 jaar met pensioen gaan.

Bedrijven moeten manieren vinden om al die expertise niet aan het bedrijf te laten verloren gaan. Machine learning en kunstmatige intelligentie in de nieuwste geautomatiseerde systemen kunnen helpen de opkomende vaardigheidsdtekorten te tegengaan.

Welk verschil kan voorspellend onderhoud maken?

Voorspellend onderhoud berust op het monitoren van de toestand van machines om veel eerder te signaleren wanneer er iets misgaat. Hierdoor kunnen ingenieurs problemen oplossen voordat ze een storing veroorzaken die prestaties beïnvloedt of productie onderbreekt. Hoe groot kan dat verschil zijn in een distilleerderij of brouwerij?

Neem een eenvoudige lagerstoring als veelvoorkomend voorbeeld van wat er mis kan gaan. Fabrikanten geven een verwachte levensduur voor elke lager, maar schattingen suggereren dat minder dan 10% van de lagers die limiet haalt voordat het faalt. Dat betekent dat meer dan negen op de tien lagerstoringen prematuur zijn. Met andere woorden: ze zijn alleen te voorkomen met de juiste toestandsmonitoringssystemen die waarschuwen wanneer een storing dreigt.

In een industrie waar duizenden lagers op één site geïnstalleerd kunnen zijn en ongeplande downtime door machinefalend typisch $40.000 per uur kost in verlopen productie, is het gemakkelijk te zien hoe het voorkomen van deze storingen de winstgevendheid beïnvloedt.

Naast het verminderen van downtime met tot 50%, omvatten andere voordelen van voorspellend onderhoud lagere arbeidskosten, geoptimaliseerd beheer van reserveonderdelen en het vermijden van secundaire schade aan de distilleerderij of brouwerij of aan de productkwaliteit.

Moderne oplossingen bieden overtuigende ROI

Voorspellend onderhoudssystemen vereisen effectieve toestandsmonitoring – het in de gaten houden van veranderende patronen van machinegedrag die een teken van problemen kunnen zijn.

Dat betekende vroeger dat data-experts de data van individuele machines moeizaam moesten monitoren en analyseren. Maar de nieuwste geautomatiseerde systemen gebruiken geavanceerde machine learning-algoritmen om toestandsmonitoring te bieden zonder menselijke invals.

Deze geautomatiseerde toestandsmonitoringoplossingen zijn ook cloud-gebaseerd en gemakkelijk schaalbaar, wat het eenvoudig maakt om ze eerst op een paar machines te testen, voordat ze naadloos over de hele operatie worden uitgebreid.

Dit cloud-gebaseerde software-as-a-service (SaaS) leveringsmodel zorgt ervoor dat de prijs per machine meestal scherp daalt naarmate het aantal machines dat door de voorspellende onderhoudsimplementatie wordt gedekt, groeit.

Door de investering, tijd en inspanning die nodig zijn voor de implementatie van toestandsmonitoring drastisch te verlagen, hebben de nieuwe generatie slimme oplossingen de return on investment (ROI) vergelijking sterk ten gunste van voorspellend onderhoud verschoven.

Ervaring laat bijvoorbeeld zien dat Senseye-klanten kunnen verwachten de kosten van hun abonnementen tussen vijf en tien keer terug te verdienen in het eerste jaar alleen, plus:

• 10-40% lagere onderhoudskosten
• 30-50% reductie in downtime
• 45-55% verhoogde productiviteit
• 85% toename in onderhoudsnauwkeurigheid

De cloud-gebaseerde voorspellende onderhoudsoplossing Senseye PdM haalt data van bestaande sensoren op een site en transformeert die in informatie over de toestand van de machines die het monitert. Bestaande gebruikers zijn blue-chip bedrijven in productie, zware industrie, automotive en FMCG, die typisch een 50% reductie in ongeplande downtime genieten.

Het systeem is ontworpen om vanaf dag één te leren en levert al na 14 dagen nuttige inzichten. Operators kunnen het systeem vooraf voorzien van nuttige informatie – zoals de data vastgelegd in de loop naar eerdere falen – maar de algoritmes zijn ontworpen om vanaf nul te starten indien nodig.

Terwijl de meeste toestandsmonitoringssystemen zich richten op abstracte concepten van 'machinegezondheid', leert Senseye PdM snel de aandacht van de operator te richten op hun meest dringende onderhoudsprioriteiten met behulp van een Attention Index.

Wanneer Senseye PdM een waarschuwing geeft, kan de operator met één druk op de knop aangeven of die waarschuwing nuttig is of niet. Dit leert het systeem geleidelijk de aandacht van de operator te richten op de belangrijkste trends of gebeurtenissen, in plaats van ze te overweldigen met laag-niveau waarschuwingen uit alle hoeken. Dit is met name nuttig bij grote implementaties die honderden of zelfs duizenden assets kunnen omvatten.

Hoewel Senseye PdM direct effectieve ondersteuning levert, is het uiteindelijke doel het punt te bereiken waar het accurate voorspellingen kan leveren van de resterende bruikbare levensduur (RUL) van elk asset – een techniek bekend als prognostiek. Het is alsof u een ervaren operator bij de hand hebt die weet wanneer een rattelende pomp directe aandacht nodig heeft en wanneer hij veilig kan wachten tot de volgende geplande afsluiting.

Is Senseye PdM geschikt voor mij?

Wilt u meer weten over hoe Senseye PdM uw winstgevendheid kan verhogen? Boek vandaag nog een vergadering met ons.