Pesan Prediktif dalam Botol:Pendekatan modern untuk proses kuno

Seni membuat alkohol dapat ditelusuri kembali ke masa jauh sebelum 7000 SM di mana buah-buahan dan biji-bijian difermentasi untuk konsumsi dan kesenangan pribadi. Namun, di zaman modern ini proses yang sama ini diindustrialisasi untuk produksi dalam jumlah besar dan distribusi di seluruh dunia sehingga lebih mirip dengan manufaktur kimia yang tepat daripada hiburan akhir pekan.

Mesin yang digunakan dalam fermentasi, pengujian, penuaan, pembotolan, pengemasan, dan kemudian distribusi berarti bahwa industri alkohol berada di posisi yang tepat untuk melakukan revolusi pemeliharaan Prediktif (PdM) online, memastikan kualitas dan kuantitas memenuhi permintaan merek Anda.

Penyulingan &pembuatan bir besar, kompleks, dan intensif energi. Mereka menjalankan proses di mana masalah yang tampaknya kecil dengan peralatan dapat menyebabkan masalah besar dengan kualitas produk.

Mereka juga beroperasi 24/7 dan waktu henti biasanya dapat menghabiskan biaya hingga $40.000 per jam dalam kehilangan produksi. Pemeliharaan prediktif dapat mengatasi tantangan ini. Ini dapat mengurangi waktu henti dan biaya pemeliharaan. Ini juga dapat membantu mengoptimalkan kinerja produksi, menjaga kualitas produk, dan mengurangi tagihan energi. Dampak potensial pada profitabilitas sangat besar.

Pemeliharaan prediktif mungkin tampak seperti topik khusus ketika Anda memiliki gudang yang penuh dengan penuaan dan menunggu matang, namun, pemilik penyulingan tidak boleh meremehkan perbedaan besar yang dapat dibuat oleh pemeliharaan prediktif untuk bisnis mereka. Memperkenalkan program pemeliharaan prediktif dapat memberikan kontribusi besar terhadap profitabilitas, seperti yang telah ditemukan oleh perusahaan di banyak sektor industri lainnya.

Selain itu, operator penyulingan &pembuatan bir menghadapi tantangan demografis yang sama dengan bisnis di seluruh ekonomi yang menua di negara maju, dengan 70% pekerja berpengalaman akan pensiun dalam 15 tahun ke depan.

Perusahaan perlu menemukan cara untuk mencegah semua keahlian itu hilang dari bisnis. Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan yang tertanam dalam sistem otomatis terbaru dapat membantu mengatasi kekurangan keterampilan yang terus berkembang.

Apa bedanya Apakah pemeliharaan prediktif dapat dilakukan?

Pemeliharaan prediktif bergantung pada pemantauan kondisi mesin untuk mengidentifikasi lebih awal bila ada yang tidak beres. Hal ini memungkinkan para insinyur untuk memperbaiki masalah sebelum menyebabkan kerusakan yang akan berdampak pada kinerja atau mengganggu produksi. Jadi, berapa banyak perbedaan yang bisa terjadi di Penyulingan atau tempat pembuatan bir?

Ambil kegagalan bantalan sederhana sebagai contoh umum dari apa yang bisa salah. Pabrikan memberikan masa manfaat yang diharapkan untuk setiap bantalan, tetapi perkiraan menunjukkan bahwa kurang dari 10% bantalan mencapai batas itu sebelum gagal. Ini berarti bahwa lebih dari sembilan dari sepuluh kegagalan bantalan adalah prematur. Dengan kata lain, mereka hanya dapat dihindari dengan sistem pemantauan kondisi yang tepat untuk memperingatkan ketika kegagalan sudah dekat.

Dalam industri di mana mungkin ada ribuan bantalan yang dipasang di satu lokasi dan waktu henti yang tidak direncanakan akibat kegagalan mesin biasanya menghabiskan biaya $40.000 per jam dalam kehilangan produksi, mudah untuk melihat bagaimana mencegah kerusakan ini dapat berdampak pada profitabilitas.

Selain mengurangi waktu henti hingga 50%, manfaat lain dari pemeliharaan prediktif mencakup biaya tenaga kerja yang lebih rendah, pengelolaan suku cadang yang dioptimalkan, dan penghindaran kerusakan sekunder pada penyulingan atau pembuatan bir atau kualitas produk.

Solusi modern menjanjikan ROI persuasif

Sistem perawatan prediktif menuntut pemantauan kondisi yang efektif – mengawasi perubahan pola perilaku alat berat yang bisa menjadi tanda masalah yang sedang terjadi.

Itu dulu berarti pakar data harus dengan susah payah memantau dan menganalisis data yang masuk dari mesin individu. Tetapi sistem otomatis terbaru menggunakan algoritme pembelajaran mesin canggih untuk menyediakan pemantauan kondisi tanpa perlu campur tangan manusia.

Solusi pemantauan kondisi otomatis ini juga berbasis cloud dan mudah diskalakan, sehingga mudah untuk mengujinya di beberapa mesin untuk memulai, sebelum meluncurkannya dengan mulus di seluruh operasi.

Model pengiriman perangkat lunak sebagai layanan (SaaS) berbasis cloud ini berarti bahwa harga per mesin biasanya turun tajam seiring dengan bertambahnya jumlah mesin yang dicakup oleh penerapan pemeliharaan prediktif.

Dengan memangkas investasi, waktu, dan upaya yang diperlukan untuk menerapkan pemantauan kondisi, solusi cerdas generasi baru telah menggeser persamaan laba atas investasi (ROI) dengan kuat ke pemeliharaan prediktif.

Misalnya, pengalaman menunjukkan bahwa pelanggan Senseye dapat mengharapkan untuk menutup biaya langganan mereka antara lima dan sepuluh kali pada tahun pertama saja, ditambah:

• 10-40% biaya perawatan lebih rendah
• Pengurangan waktu henti 30-50%
• 45-55% peningkatan produktivitas
• 85% peningkatan akurasi perawatan

Solusi pemeliharaan prediktif berbasis cloud Senseye PdM mengambil data dari sensor yang ada di sekitar situs dan mengubahnya menjadi informasi tentang kondisi mesin yang dipantau. Pengguna yang ada termasuk perusahaan blue chip di bidang manufaktur, industri berat, otomotif dan FMCG, yang biasanya menikmati pengurangan 50% dalam waktu henti yang tidak direncanakan.

Sistem ini dirancang untuk mulai belajar sejak hari pertama dan mulai memberikan wawasan yang berguna hanya dalam 14 hari. Operator dapat menyiapkan sistem di awal dengan informasi yang berguna - seperti data yang direkam dalam proses hingga kegagalan sebelumnya, misalnya - tetapi algoritme dirancang untuk memulai dari awal jika perlu.

Sementara sebagian besar sistem pemantauan kondisi berfokus pada konsep abstrak 'kesehatan mesin', Senseye PdM dengan cepat belajar untuk mengarahkan perhatian operator ke prioritas perawatan mereka yang paling mendesak menggunakan Indeks Perhatian.

Setiap kali Senseye PdM memunculkan peringatan, operator dapat menunjukkan dengan satu sentuhan tombol apakah peringatan itu berguna atau tidak. Ini secara bertahap mengajarkan sistem untuk mengarahkan perhatian operator ke tren atau peristiwa yang paling penting, daripada membombardirnya dengan peringatan tingkat rendah dari segala arah. Ini sangat membantu dalam penerapan besar yang dapat mencakup ratusan atau bahkan ribuan aset.

Sementara Senseye PdM mulai memberikan dukungan yang efektif dengan segera, tujuan akhirnya adalah untuk mencapai titik di mana ia dapat memberikan perkiraan yang akurat tentang sisa masa manfaat (RUL) dari setiap aset – teknik yang dikenal sebagai prognostik. Ini seperti memiliki operator berpengalaman yang tahu kapan pompa berderik membutuhkan perhatian segera dan kapan dapat dibiarkan dengan aman hingga penghentian yang direncanakan berikutnya.

Apakah Senseye PdM tepat untuk saya?

Ingin mengetahui lebih lanjut tentang bagaimana Senseye PdM dapat membantu meningkatkan profitabilitas Anda? Pesan pertemuan dengan kami hari ini.