Предиктивная аналитика в розливе: модернизация векового процесса ферментации

Искусство производства алкоголя восходит к временам задолго до 7000 г. до н.э., когда фрукты и зерновые ферментировали для личного потребления и удовольствия. Однако в современную эпоху этот же процесс индустриализирован для производства огромных объемов и всемирного распределения, что делает его более похожим на точное химическое производство, чем на хобби на выходных.

Оборудование, используемое для ферментации, тестирования, выдержки, розлива, упаковки и последующей распределения, делает алкогольную промышленность идеально подготовленной для принятия революции онлайн-предиктивного обслуживания (PdM), гарантируя, что качество и объемы производства соответствуют требованиям вашего бренда.

Дистиллерии и пивоварни — это крупные, сложные и энергозатратные предприятия. Они эксплуатируют процессы, где, казалось бы, незначительные проблемы с оборудованием могут привести к серьезным проблемам с качеством продукции.

Кроме того, они работают круглосуточно, и простой обычно обходится до 40 000 долларов в час в упущенной продукции. Предиктивное обслуживание способно преодолеть эти вызовы: оно сокращает простои и затраты на обслуживание, оптимизирует производственную эффективность, защищает качество продукта и снижает энергозатраты. Потенциальное влияние на рентабельность огромно.

Предиктивное обслуживание может показаться нишевой темой, когда на складах полны выдерживающихся спиртов, ожидающих зрелости, однако владельцы дистиллерий не должны недооценивать огромную разницу, которую предиктивное обслуживание может принести их бизнесу. Внедрение программы предиктивного обслуживания может сделать значительный вклад в рентабельность, как это уже открыли для себя компании во многих других промышленных секторах.

Кроме того, операторы дистиллерий и пивоварен сталкиваются с теми же демографическими вызовами, что и бизнесы в стареющих экономиках развитого мира: 70% опытных рабочих уйдут на пенсию в ближайшие 15 лет.

Компании должны найти способы предотвратить потерю всей этой экспертизы. Машинное обучение и искусственный интеллект, встроенные в новейшие автоматизированные системы, могут помочь противостоять развивающемуся дефициту навыков.

Какую разницу может сделать предиктивное обслуживание?

Предиктивное обслуживание опирается на мониторинг состояния оборудования для выявления проблем на гораздо более ранней стадии. Это позволяет инженерам устранять неисправности до того, как они вызовут поломку, влияющую на производительность или прерывающую производство. Насколько велика может быть эта разница для дистиллерии или пивоварни?

Рассмотрим простой пример — выход из строя подшипника. Производители указывают ожидаемый срок службы для каждого подшипника, но оценки показывают, что менее 10% подшипников достигают этого предела до отказа. Это означает, что более девяти из десяти отказов подшипников являются преждевременными. Иными словами, их можно избежать только при наличии правильных систем мониторинга состояния, предупреждающих о грядущем отказе.

В отрасли, где на одном объекте может быть установлено тысячи подшипников, а неплановый простой из-за поломки оборудования обычно стоит 40 000 долларов в час упущенной продукции, легко представить, как предотвращение этих поломок влияет на рентабельность.

Помимо сокращения простоя до 50%, другие преимущества предиктивного обслуживания включают снижение затрат на труд, оптимизированное управление запасами запчастей и предотвращение вторичного ущерба для оборудования дистиллерии или пивоварни, а также для качества продукции.

Современные решения обещают убедительный ROI

Системы предиктивного обслуживания требуют эффективного мониторинга состояния — отслеживания изменяющихся паттернов поведения оборудования, которые могут сигнализировать о зарипающей проблеме.

Раньше это означало, что эксперты по данным должны были трудоемко отслеживать и анализировать данные, поступающие с отдельных машин. Но новейшие автоматизированные системы используют продвинутые алгоритмы машинного обучения для обеспечения мониторинга состояния без необходимости человеческого вмешательства.

Эти автоматизированные решения мониторинга состояния также основаны в облаке и легко масштабируемы, что позволяет просто протестировать их на нескольких машинах для начала, а затем бесшовно развернуть по всему производству.

Эта модель доставки облачного программного обеспечения как услуги (SaaS) означает, что цена за машину обычно резко снижается по мере роста количества машин, охватываемых развертыванием предиктивного обслуживания.

За счет резкого сокращения инвестиций, времени и усилий, необходимых для внедрения мониторинга состояния, новое поколение умных решений сильно сместило уравнение возврата инвестиций (ROI) в пользу предиктивного обслуживания.

Например, опыт показывает, что клиенты Senseye могут ожидать окупаемость стоимости своих подписок от пяти до десяти раз уже в первый год, плюс:

• на 10–40% ниже затраты на обслуживание
• на 30–50% сокращение простоев
• на 45–55% повышение производительности
• на 85% рост точности обслуживания

Облачное решение Senseye PdM для предиктивного обслуживания берет данные с существующих датчиков на объекте и преобразует их в информацию о состоянии отслеживаемого оборудования. Среди существующих пользователей — крупные компании в производстве, тяжелой промышленности, автомобилестроении и FMCG, которые обычно наслаждаются 50% снижением неплановых простоев.

Система разработана так, чтобы начинать обучение с первого дня и начинать предоставлять полезные инсайты уже через 14 дней. Операторы могут заранее подготовить систему полезной информацией — например, данными, записанными в преддверии предыдущих сбоев — но алгоритмы способны начать с нуля при необходимости.

В то время как большинство систем мониторинга состояния фокусируются на абстрактных концепциях «здоровья машины», Senseye PdM быстро учится направлять внимание оператора к их наиболее насущным приоритетам обслуживания с помощью Индекса внимания (Attention Index).

Каждый раз, когда Senseye PdM выдает оповещение, оператор может в одно касание кнопки указать, полезно ли это оповещение. Это постепенно обучает систему направлять внимание оператора к наиболее важным трендам или событиям, а не заваливать их низкоуровневыми алертами со всех сторон. Это особенно полезно при крупных развертываниях, охватывающих сотни или даже тысячи активов.

Пока Senseye PdM начинает предоставлять эффективную поддержку немедленно, конечная цель — достичь точки, где он сможет выдавать точные прогнозы оставшегося ресурса (RUL) каждого актива — технику, известную как прогностика. Это как иметь под рукой опытного оператора, который знает, когда грохочущий насос требует немедленного внимания, а когда его можно безопасно оставить до следующего планового отключения.

Подходит ли Senseye PdM для меня?

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