Die Überwachung und Validierung von Clean-in-Place-Prozessen (CIP) ist komplex, zeitaufwendig und teuer – gerade in kleineren und mittleren Betrieben. KI-gestützte Software kann diesen Aufwand deutlich senken. Aus diesem Grund wandte sich eine deutsche Molkerei mit mehr als zwei Millionen Liter verarbeiteter Milch an MontBlancAI.
Der Betrieb stellt Milch, Sahne, Joghurt, Käse und Butter her und ist auf CIP angewiesen, um Anlagen und Rohrleitungen zu reinigen und zu desinfizieren und damit Hygiene, Qualität und Produktsicherheit zu sichern.
Ließen sich die bestehenden CIP-Prozesse verschlanken und verbessern? Sehen wir es uns an.
Die Herausforderung
Das Hauptziel der Molkerei: Hunderte CIP-Prozesse überwachen und validieren, um Sicherheit und Qualität nachzuweisen. Gleichzeitig sollten die vorhandenen Ressourcen besser genutzt werden.
Im Einzelnen standen folgende Punkte im Weg:
Zeitaufwendige CIP-Prozesse
Die bestehenden CIP-Abläufe waren umständlich und banden für die Überwachung mehrere Mitarbeitende und entsprechend viele Personalstunden.
Gleichbleibende CIP-Leistung
Täglich mussten Hunderte CIP-Prozesse validiert werden, um Hygiene und Produktqualität über alle Anlagen und Rohrleitungen hinweg konstant zu halten.
Nachweis bei Audits
Ohne durchgängige Prüfung der Prozessausführung war es schwierig, die Einhaltung der Industriestandards bei Audits zu belegen.
Ressourceneinsatz senken
Es fehlte der Ansatzpunkt, um Reinigungszeit und den Verbrauch von Wasser, Säure und Lauge in den CIP-Prozessen gezielt zu reduzieren.
Die Lösung
Die Molkerei setzte auf Operative Intelligenz, um die Ursachen zu finden und ihre CIP-Prozesse effizienter und günstiger zu machen.
Das Management ging dabei systematisch vor und nutzte drei Bausteine der Plattform von MontBlancAI.
Angebundene Datenpipeline
Die Molkerei verband die S7-SPS ihrer CIP-Anlage über eine OPC-UA-Schnittstelle mit der Datenpipeline von MontBlancAI und überwacht den Prozess damit in Echtzeit.
Prozessvalidierung
Mit den Validierungsfunktionen von MontBlancAI trainierte die Molkerei ML-Modelle auf den idealen, optimierten Reinigungsverlauf.
Einrichtung an einem Tag
Die Oberfläche war in weniger als einem Tag eingerichtet. Seither können alle Beteiligten die Ausführung jedes CIP-Prozesses selbst einsehen und prüfen.
Das Ergebnis
Seit dem Start der Zusammenarbeit im Herbst 2022 hat die Molkerei ihre CIP-Prozesse umgestellt und dabei betriebliche wie ökologische Verbesserungen erzielt.
Hunderte eingesparter Personalstunden
Die Molkerei senkte die jährlich für die Überwachung gebundenen Personalstunden deutlich.
Höhere Prozesseffizienz
Die Validierungsfunktionen zeigten konkrete Ansatzpunkte: Über mehr als 5.000 validierte Reinigungen hinweg ließ sich die Reinigungszeit um Stunden senken.
Geringerer Ressourceneinsatz
Durch das Aufdecken der Stellen mit unnötigem Verbrauch sparte die Molkerei Tausende Kubikmeter Frischwasser sowie Säure und Lauge – gut für die Kosten und für die Nachhaltigkeitsziele.
Durchgängige Validierung und Auditnachweis
Die Anbindung der S7-SPS über OPC UA sichert Überwachung und Validierung der CIP-Prozesse in Echtzeit und liefert bei Audits einen prüfbaren Nachweis.
Einfache Einführung
Das System war in weniger als einem Tag eingerichtet. Mitarbeitende wählen Datenpunkte aus, legen Trigger an und validieren Reinigungen selbst.
Skalierbare Wirkung
Nach diesem Erfolg setzt die Molkerei MontBlancAI auch für weitere CIP-Anlagen ein.
Insgesamt wurde der CIP-Prozess gleichmäßiger, die Kosten sanken deutlich, und der Betrieb profitierte zusätzlich ökologisch.
Wichtige Erkenntnisse
Das Projekt brachte mehrere Erkenntnisse, die den Betrieb dauerhaft effizienter und rentabler machen.
- Effizientere CIP-Prozesse senken die Reinigungszeit deutlich.
- KI-gestützte Software kann Tausende Kubikmeter Wasser sowie Säure und Lauge einsparen.
- Validierung in Echtzeit verbessert Hygiene und Produktsicherheit.
- MontBlancAI liefert eine auditfähige Compliance-Dokumentation.
Machen Sie den ersten Schritt
Wer seine CIP-Prozesse in den Griff bekommt, verbessert den gesamten Betrieb. Mit unserer Plattform gelingt das mit geringem Aufwand.
Mehr Fälle
Entdecken Sie weitere Erfolgsgeschichten
Schutz der Produktqualität
In der Lebensmittelherstellung können kleine Prozessabweichungen schnell zu Qualitätsproblemen führen. Wenn diese Abweichungen unbemerkt bleiben, werden die Auswirkungen oft erst sichtbar, nachdem die Charge abgeschlossen ist, wenn es bereits zu spät ist, das Problem zu korrigieren.
Frühzeitiges Erkennen von Defekten
Viele Störungen können den Produktionsbetrieb verzögern oder ganz stoppen. Wer sie früh erkennt, hält den Prozess stabil. Herkömmliche Überwachung tut sich damit schwer – bei schleichenden Leistungsabweichungen, bei Kurzstörungen und beim Ausfall kritischer Komponenten wie Filtrationsmembranen. Predictive Maintenance auf Basis von Prozesssignalen liefert hier eine belastbare Antwort.
Molkereiproduktion optimieren
Deutschland hat eine der wettbewerbsintensivsten Molkereibranchen der Welt. Kleine und mittlere Molkereien müssen jede Möglichkeit nutzen, effizienter und produktiver zu werden – das ist der günstigste Weg, gegen die großen Anbieter zu bestehen. Effizienz und zusätzliche Kapazität sind dabei entscheidend, aber die klassischen Bewertungsmethoden sind teuer, langsam und unzuverlässig. Eine kleinere Molkerei kam wegen unserer Erfahrung in der Produktionsüberwachung auf uns zu. Die Frage war einfach: vorhandene Anlagen optimieren oder in neue Maschinen investieren?
UF-Systemoptimierung
Ein großes Werk kam mit erheblichen Stillstandszeiten an seinem Ultrafiltrationssystem auf uns zu. Bei der ersten Bewertung lag die maximale durchgehende Laufzeit bei nur 13 Stunden, bevor ein Reinigungszyklus fällig war. Die niedrige Verfügbarkeit kostete Effizienz und Kapazität. Mit MontBlancAI setzte das Team eine Reihe gezielter Optimierungen um, gestützt auf KI-basierte Operative Intelligenz. Das Ergebnis war ein deutlicher Sprung bei Effizienz und Kapazität. So ist das Team vorgegangen.
Verbesserte OEE
Eine Produktionsstätte kämpfte mit Verlusten an der Abfüllanlage, obwohl die monatlichen Leistungsberichte stabil aussahen. Häufige, nicht erfasste Kurzstillstände und unklare Leistungsschwankungen kosteten schleichend Produktivität. Mit den Überwachungswerkzeugen von MontBlancAI wurden diese Ursachen sichtbar und behoben. Innerhalb von sechs Wochen stieg die Gesamtanlageneffektivität (OEE) um 12,4 %. Diese Fallstudie beschreibt die Ausgangslage, das Vorgehen und das Ergebnis.
Erzielen Sie messbare Ergebnisse.
Ohne ein großes IT Projekt.
