Smart Services reduzieren Maschinenstillstände in der Lebensmittelproduktion
Ungeplante Maschinenausfälle kosten Lebensmittelhersteller Zeit und Geld – besonders bei verderblichen Waren. Multivac kombiniert vorausschauende und vorbeugende Wartung mit Remote Assistance zu einem integrierten Service-Konzept. Grundlage sind täglich rund 200 GB Maschinendaten, die per KI und Machine Learning ausgewertet werden
Preventive und Predictive Maintenance verzahnt: Wie Multivac Wartung datenbasiert neu ausrichtet.
In der Lebensmittelindustrie, in der Produktion zunehmend vernetzt und automatisiert abläuft, sind störungsfreie Maschinen keine Option, sondern Voraussetzung. Ungeplante Maschinenausfälle oder längere Serviceeinsätze können insbesondere bei verderblichen Waren immense Kosten verursachen. Zudem schöpfen Anwender häufig nicht das volle Potenzial der Maschinen aus, weil die Prozesse nicht aufeinander abgestimmt sind. Gleichzeitig werden die Anlagen sowie die Produktionsprozesse immer komplexer. Damit steigen auch die Anforderungen an Wartungs- und Serviceprozesse. Die entscheidende Frage ist also: Wie lassen sich Wartung und Service so organisieren, dass sie im Produktionsalltag zuverlässig, zeit- und kosteneffizient umsetzbar sind?
Wartung und Service: Wo die größten Hürden liegen
Wartung und Service müssen heute vieles gleichzeitig leisten. Stillstände müssen auf ein Minimum reduziert werden, weil in der Verarbeitung von Lebensmitteln ein hoher Zeit- und Kostendruck herrscht. Da die Maschinen auf unterschiedliche Produkt- und Betriebsanforderungen ausgelegt sind, muss auch ihre Wartung sehr individuell erfolgen. Wartungsempfehlungen werden dabei mitunter vom Produktionsteam aus Zeit- und Kostengründen kritisch gesehen, wenn der Nutzen einer Wartung nicht unmittelbar erkennbar ist. Gleichzeitig steigt die Zahl der eingesetzten Maschinen und Lösungen, die regelmäßig überprüft werden müssen, in vielen Betrieben – während es immer weniger qualifizierte Fachkräfte für die Umsetzung gibt.
An diesen Herausforderungen im Produktionsalltag setzen die Smart Services von Multivac an: Sie sind intelligente Dienstleistungen, die Smart Data analysieren und Maschinen vernetzen. Dabei werden sie präzise auf die individuellen Bedürfnisse eines Lebensmittelherstellers abgestimmt. Das Ziel dabei ist, ungeplante Stillstände zu minimieren, Serviceeinsätze planbarer und effizienter zu gestalten und die vorhandenen Ressourcen effizienter einzusetzen – ob Personaleinsatz, Zeit oder Kosten. Dazu ist ein ganzheitliches Wartungs-und-Optimierungskonzept erforderlich, das sowohl bewährte als auch neue, datenbasierte Ansätze integriert. Als Teil des Optimierungskonzepts werden beispielsweise Anwender geschult, um wiederkehrende Fehler zu vermeiden. Auf der Basis von Daten lassen sich diese Fehler nachhaltig vermeiden. Entscheidend ist dabei das Zusammenspiel unterschiedlicher Wartungsstrategien, die sich gegenseitig ergänzen: vorbeugende Wartung (Preventive Maintenance) und vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance).
Preventive und Predictive Maintenance im Zusammenspiel
Preventive Maintenance umfasst regelmäßige, planbare Wartungsmaßnahmen, die die sichere und zuverlässige Funktion von Maschinen im täglichen Betrieb gewährleisten. Sie schafft die notwendige Basis, auf der alle weiteren Wartungsaktivitäten aufbauen. Predictive Maintenance ergänzt diesen Ansatz durch die datenbasierte Analyse von Maschinendaten. Ziel ist es, vorherzusagen, wann ein ungeplanter Maschinenausfall droht und ein Wartungsbedarf bestehen könnte. Durch die Kombination beider Ansätze lassen sich Wartungseinsätze gezielt planen und bündeln. So können unnötige Wartungen vermieden, Kosten gesenkt, die Lebensdauer der Maschinen verlängert und das Risiko von Ausfällen reduziert werden. Das Ergebnis ist ein integriertes Wartungskonzept, das planbar, datenbasiert und passgenau auf den Produktionsalltag eines Lebensmittelbetriebs abgestimmt ist.
Die Entscheidung über den Einsatz präventiver oder prädiktiver Maßnahmen ist bei Multivac ein zentraler Bestandteil der Wartungsplanung und Kundenberatung. Bei klassischen Verschleißteilen erfolgt der Austausch in der Regel präventiv und regelmäßig. Predictive Maintenance wird insbesondere dort eingesetzt, wo Herstellung, Lieferung, Einbau und Austausch eines Ersatzteils einen erheblichen Produktionsstillstand und hohe Kosten verursachen würden. Bei Teilen, deren Austausch nahtlos und ohne größere Unterbrechung möglich ist, wird hingegen bewusst auf Predictive Monitoring verzichtet.
Eine fundierte Datenbasis ist für solche Anwendungen erfolgsentscheidend: Rund 200 GB Daten fließen jeden Tag durch angebundene Maschinen in die Analyse ein. Dabei erfassen sowohl die Sensoren als auch die Maschinen selbst kontinuierlich Daten wie Temperatur, Druck oder Verbrauch und liefern so ein laufendes Bild vom Zustand der Maschinen. Auch bei Bestandskunden mit älteren Maschinen lässt sich die Sensorik in der Regel problemlos nachrüsten. Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) übernehmen dabei den wesentlichen Teil der Datenverarbeitung. Im Zusammenspiel mit der menschlichen Expertise der hauseigenen Spezialisten können sie verlässliche Vorhersagen liefern.
Remote Assistance als Mehrwert
Neben der Integration von Preventive und Predictive Maintenance spielt auch Remote Assistance – ortsunabhängige Unterstützung durch Servicetechniker – eine entscheidende Rolle in einer gut durchdachten Service-Strategie: Sie erlaubt Anwendern, unkompliziert und virtuell mit den Spezialisten im Backoffice zusammenzuarbeiten. Über Smart Glasses, Tablets oder Augmented-Reality-Lösungen erhalten Servicetechniker in Echtzeit Einblick in die jeweiligen Maschinenthemen oder Störungen vor Ort. Sie können die Anwender gezielt unterstützen, indem sie den Produktionsmitarbeitern klare Anweisungen zu erforderlichen Maßnahmen an der Maschine geben. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, Maschinen aus der Ferne zu konfigurieren oder Software zu debuggen. In diesen Fällen – im Schnitt drei Mal pro Tag – ersetzt Remote Assistance den Vor-Ort-Einsatz und spart Zeit und Ressourcen.
Es gibt jedoch Situationen, in denen die physische Präsenz der Servicetechniker unabdingbar bleibt. Ein gängiges Beispiel ist die Parametrisierung der Maschine. Zwar könnten Parameteränderungen auch über Remote Assistance vorgenommen werden, doch vor Ort kann direkt überprüft werden, wie sich diese Änderungen auf die Packungsqualität auswirken. In solchen Fällen kann Remote Assistance die Arbeit der Spezialisten vor Ort unterstützen, sie jedoch nicht vollständig ersetzen.
Die Vorzüge der verschiedenen Wartungsmaßnahmen sind messbar: So verhinderte die sogenannte Downtime Prediction bei einem Anwender einen Heizmodul-Ausfall von 32 Stunden, indem sie das Problem frühzeitig identifizierte. In einem anderen Fall deutete ein ungewöhnlich hoher Luftverbrauch auf ein Leck hin, das jährlich bis zu 26.000 EUR an Mehrkosten beim Anwender verursacht hätte. Dank der präzisen Identifizierung der Störung durch Algorithmen konnten die Servicetechniker zielgerichtet eingesetzt werden. Dadurch ließen sich zusätzliche Kosten durch einen höheren Ressourcenverbrauch vermeiden. Bei einem weiteren Anwender erkannten Algorithmen eine Unregelmäßigkeit in einem Heizmodul – ein drohender Ausfall wurde durch proaktives Handeln abgewendet. Grundlage war die Analyse umfangreicher Maschinendaten weltweit in Verbindung mit dem Fachwissen der Techniker.
Zukunft der Wartung liegt in der digitalen Interaktion
Smart Services helfen, Ausfälle zu reduzieren, sorgen für mehr Transparenz über den Maschinenbetrieb und ermöglichen schnelle Reaktionen, wenn Störungen auftreten. Gleichzeitig erlaubt die digitale Interaktion, direkt mit der Maschine zu arbeiten – nicht nur Daten abzurufen, sondern Maschinen auch ortsunabhängig zu steuern und zu administrieren. Insbesondere in Zeiten von Fachkräftemangel, hohem Produktionsdruck und steigender Flexibilität gewinnen solche Funktionen an Bedeutung. Sie ermöglichen eine effiziente, unabhängige Wartung, die auch ohne physische Anwesenheit von Spezialisten vor Ort umgesetzt werden kann. Genau solche Lösungen sind notwendig, wenn die Zahl der installierten Maschinen aufgrund der zunehmenden Automatisierung in Produktionsumgebungen immer weiter zunimmt. Die Zukunft der Wartung liegt in der digitalen Interaktion.
