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.
Die Herausforderung
Dem Betriebsteam war die Bedeutung der Abfüllanlage für die gesamte Linie bewusst. Als sich die Störungen häuften, war klar, dass schnell gehandelt werden musste.
Häufige Kurzstillstände
Die erste Analyse zeigte: Mehrere kurze, nicht erfasste Unterbrechungen störten den täglichen Betrieb.
Unklare Leistungsschwankungen
Für die Schwankungen in der Ausbringung gab es keine belegbare Ursache, was jede Optimierung blockierte.
Fehlende Detaildaten
Kurze Störungen wurden weder erfasst noch klassifiziert. Ihr Anteil an den Verlusten blieb damit unsichtbar.
Diese verborgenen Verluste kosteten Produktivität und Ertrag. Nur eine datengestützte Auswertung konnte zeigen, wo sie entstehen.
Die Lösung
Um die Verluste an der Abfüllanlage zu beheben, entwickelte das Werk mit MontBlancAI eine Optimierungsstrategie für die Anlagenleistung. Die wesentlichen Schritte:
Anbindung der SPS-Daten
Die SPS-Daten der Abfüllanlage wurden ohne Eingriff in die bestehende Steuerung angebunden, um die Leistung in Echtzeit zu sehen.
Analyse der Unterbrechungen
Das Team stellte fest, dass die Linie selten längere Zeit ohne Kurzstillstand lief – und deckte damit Engpässe auf, die in den Monatsberichten untergingen.
Auswertung auf Detailebene
Auswertungen je Tag, Woche, Charge und Auftrag machten sichtbar, wo die Leistung tatsächlich verloren ging.
Das Ergebnis
In sechs Wochen veränderte das Team die Leistung der Abfüllanlage deutlich: Verbesserungen bei Verfügbarkeit, Leistung und Qualität ergaben zusammen eine Steigerung der Gesamtanlageneffektivität (OEE) um 12,4 %.
Mit dem Wegfall der häufigen, bis dahin unbemerkten Kurzstillstände lief die Linie stabiler und gleichmäßiger. Der Effizienzgewinn erhöhte die Ausbringung, senkte die Betriebskosten und machte zusätzliche Kapazität verfügbar.
Wichtige Erkenntnisse
Die Arbeit an der Abfüllanlage brachte Erkenntnisse, die in sechs Wochen zu einer Steigerung der Gesamtanlageneffektivität um 12,4 % führten. Drei Punkte fielen besonders auf – für unser Team wie für den Kunden.
Detaildaten decken verborgene Probleme auf
Die Auswertung der SPS-Daten in Echtzeit machte kurze, nicht erfasste Unterbrechungen sichtbar. Kleine, übersehene Störungen können die Effizienz erheblich belasten.
Konkrete Erkenntnisse steigern die Leistung
Durch die Auswertung je Tag, Woche und Charge ließen sich gezielte Eingriffe ableiten, die die Verluste beseitigten.
Eingriffsfreie Anbindung bringt schnellen ROI
Die Integration in bestehende Systeme kam ohne Betriebsunterbrechung und lieferte trotzdem deutliche Effizienzgewinne.
Holen Sie die Zeit an Ihrer Linie zurück
Wir haben die OEE einer Abfüllanlage in sechs Wochen um 12,4 % gesteigert – ohne Eingriff in den laufenden Betrieb.
Sprechen Sie mit uns, wenn Sie wissen wollen, was an Ihrer Linie möglich ist.
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.
Kontinuierliche CIP-Validierung
Die Überwachung und Validierung von CIP-Prozessen 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.

