Прогнозирующее сообщение в бутылке:современный подход к вековому процессу

Искусство изготовления алкоголя восходит к временам задолго до 7000 г. до н.э., когда фрукты и злаки ферментировались для личного потребления и удовольствия. Однако в наше время этот же процесс промышленно освоен для производства в огромных количествах и распространения по всему миру, что делает его более похожим на точное химическое производство, чем на развлечение на выходных.

Оборудование, используемое для ферментации, тестирования, выдержки, розлива в бутылки, упаковки и последующей дистрибуции, означает, что алкогольная промышленность находится в идеальном положении, чтобы принять революцию онлайн-прогностического обслуживания (PdM), гарантируя, что качество и количество соответствуют требованиям вашего бренда.

Винокурни и пивоварни большие, сложные и энергоемкие. Они запускают процессы, в которых, казалось бы, незначительные проблемы с оборудованием могут привести к серьезным проблемам с качеством продукции.

Они также работают круглосуточно и без выходных, а время простоя обычно может стоить до 40 000 долларов в час из-за потерь производства. Профилактическое обслуживание может решить эти проблемы. Это может сократить время простоя и затраты на техническое обслуживание. Это также может помочь оптимизировать производительность производства, сохранить качество продукции и сократить счета за электроэнергию. Потенциальное влияние на рентабельность огромно.

Прогностическое техническое обслуживание может показаться нишевой темой, когда у вас есть склады, полные выдержки и ожидания созревания, однако владельцы винокуренных заводов не должны недооценивать большую разницу, которую прогностическое обслуживание может иметь для их бизнеса. Внедрение программы профилактического обслуживания может внести значительный вклад в прибыльность, как это уже обнаруживают компании во многих других отраслях промышленности.

Кроме того, операторы ликероводочных и пивоваренных заводов сталкиваются с теми же демографическими проблемами, что и предприятия в странах со стареющей экономикой развитых стран:70% опытных работников уйдут на пенсию в ближайшие 15 лет.

Компании должны найти способы предотвратить потерю всего этого опыта для бизнеса. Машинное обучение и искусственный интеллект, встроенные в новейшие автоматизированные системы, могут помочь справиться с растущей нехваткой навыков.

Что отличается Что может сделать профилактическое обслуживание?

Профилактическое техническое обслуживание основано на мониторинге состояния оборудования, чтобы гораздо раньше определить, когда что-то пойдет не так. Это позволяет инженерам устранять проблемы до того, как они приведут к поломке, которая повлияет на производительность или нарушит производство. Так насколько это может повлиять на винокурню или пивоварню?

Возьмем простой отказ подшипника в качестве распространенного примера того, что может пойти не так. Производители указывают ожидаемый срок службы для каждого подшипника, но оценки показывают, что менее 10% подшипников достигают этого предела до выхода из строя. Это означает, что более девяти из десяти отказов подшипников являются преждевременными. Другими словами, их можно избежать только при наличии надлежащих систем мониторинга состояния, которые предупреждают о неизбежности отказа.

В отрасли, где на одном объекте могут быть установлены тысячи подшипников, а незапланированные простои из-за отказа оборудования обычно обходятся в 40 000 долларов США в час из-за потерянной продукции, легко увидеть, как предотвращение таких поломок может повлиять на прибыльность.

Помимо сокращения времени простоя до 50 %, другие преимущества профилактического обслуживания включают в себя более низкие затраты на рабочую силу, оптимизированное управление запасными частями и предотвращение любого вторичного ущерба ликероводочному или пивоваренному заводу или качеству продукции.

Современные решения обещают убедительную рентабельность инвестиций

Системы профилактического обслуживания требуют эффективного мониторинга состояния — отслеживания изменений в поведении машины, которые могут быть признаком назревающих проблем.

Раньше это означало, что экспертам по данным приходилось тщательно отслеживать и анализировать данные, поступающие с отдельных машин. Но новейшие автоматизированные системы используют передовые алгоритмы машинного обучения для обеспечения мониторинга состояния без необходимости вмешательства человека.

Эти автоматизированные решения для мониторинга состояния также основаны на облачных технологиях и легко масштабируются, что позволяет легко протестировать их на нескольких машинах для начала, прежде чем беспрепятственно внедрять их в рамках всей операции.

Эта модель предоставления облачного программного обеспечения как услуги (SaaS) означает, что цена за машину обычно резко падает по мере роста числа машин, на которые распространяется развертывание профилактического обслуживания.

Благодаря сокращению инвестиций, времени и усилий, необходимых для реализации мониторинга состояния, новое поколение интеллектуальных решений значительно изменило уравнение окупаемости инвестиций (ROI) в пользу профилактического обслуживания.

Например, опыт показывает, что клиенты Senseye могут ожидать окупить стоимость своих подписок в пять-десять раз только за первый год, а также:

• На 10–40 % ниже затраты на техническое обслуживание
• Сокращение времени простоя на 30–50 %
• Повышение производительности на 45–55 %
• Повышение точности обслуживания на 85 %

Облачное решение для профилактического обслуживания Senseye PdM получает данные от существующих датчиков на объекте и преобразует их в информацию о состоянии отслеживаемого оборудования. Существующие пользователи включают крупные компании в обрабатывающей промышленности, тяжелой промышленности, автомобилестроении и FMCG, которые обычно получают 50-процентное сокращение незапланированных простоев.

Система предназначена для обучения с первого дня и начинает предоставлять полезную информацию уже через 14 дней. Операторы могут заранее ввести в систему полезную информацию, например, данные, записанные во время подготовки к предыдущим сбоям, но алгоритмы разработаны так, чтобы при необходимости начинать с нуля.

В то время как большинство систем мониторинга состояния сосредоточены на абстрактных понятиях «состояния машины», Senseye PdM быстро учится направлять внимание оператора на наиболее насущные приоритеты обслуживания с помощью индекса внимания.

Всякий раз, когда Senseye PdM выдает предупреждение, оператор может одним нажатием кнопки указать, полезно это предупреждение или нет. Это постепенно приучает систему направлять внимание оператора на наиболее важные тенденции или события, а не бомбардировать их предупреждениями низкого уровня со всех сторон. Это особенно полезно при крупных развертываниях, которые могут охватывать сотни или даже тысячи активов.

В то время как Senseye PdM начинает оказывать эффективную поддержку немедленно, конечная цель состоит в том, чтобы достичь момента, когда он сможет предоставлять точные прогнозы оставшегося срока полезного использования (RUL) каждого актива — метод, известный как прогностика. Это все равно, что иметь под рукой опытного оператора, который знает, когда дребезжащий насос требует немедленного внимания, а когда его можно безопасно оставить до следующего запланированного отключения.

Подходит ли мне Senseye PdM?

Хотите узнать больше о том, как Senseye PdM может помочь повысить вашу прибыль? Запишитесь на встречу с нами сегодня.