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.
Die Herausforderung
Aufgabe war es, die Verfügbarkeit des Filtrationssystems einer Anlage zu verbessern. Wir haben den bestehenden Prozess von Beginn an überwacht und dabei mehrere Punkte gefunden:
Schleichende Leistungsabweichungen
Mit der bis dahin eingesetzten Überwachung fielen kleine Veränderungen erst auf, wenn die Ausbringung schon gelitten hatte.
Membranschäden zu spät erkannt
Defekte an den Filtrationsmembranen wurden erst festgestellt, wenn die Membran gerissen und vollständig ausgefallen war.
Die Folge war ein mehrtägiger Produktionsstopp: Neue Membranen mussten bestellt, geliefert und eingebaut werden – mit erheblichen Auswirkungen auf den Betrieb.
MontBlancAI setzte an dieser Stelle mit einem datengestützten Ansatz für Predictive Maintenance an.
Die Lösung
Die Anlage nutzte die Machine-Learning-Modelle von MontBlancAI, um Anomalien zu erkennen und Instandhaltung früher und gezielter zu planen. Das veränderte die Überwachung von Prozess und Anlagen fast unmittelbar.
Die Anbindung erfolgte ohne Eingriff in den laufenden Betrieb und lieferte sofort Transparenz.
Anomalieerkennung im laufenden Prozess
Die ML-Modelle wurden auf historischen Produktionsdaten trainiert, um Normalverhalten und Regelgrenzen zu lernen. Anschließend bewerteten sie die Live-Daten und meldeten Abweichungen sofort – auch die feinen Störungen, die vorher durchgingen.
So konnte das Team schnell auf Anomalien reagieren und Prozessstabilität wie Produktqualität halten.
Predictive Maintenance für Membranen
Aus überlagerten Druckverläufen mehrerer Chargen ergab sich das normale Abfallverhalten. Damit erkannte das System Frühwarnzeichen wie beschleunigte Druckabfälle und unruhiges Regelkreisverhalten bereits Tage vor dem Ausfall.
Die Früherkennung ermöglichte vorbeugende Instandhaltung und vermied teure Schäden und Stillstände.
Das Ergebnis
Nach wenigen Wochen war klar, dass sich der Betrieb der Anlage verändert hatte.
Schnellere Reaktion auf Anomalien
Meldungen in Echtzeit erlaubten sofortiges Eingreifen und hielten Stillstände und Störungen klein.
Früherkennung von Schäden
Membranprobleme wurden mehrere Tage früher erkannt als bisher. Damit konnte die Anlage mehrere Ausfälle verhindern.
Weniger Stillstände
Vorbeugende Instandhaltung senkte die ungeplanten Stillstände deutlich und verbesserte die Chargenqualität.
Mehr Transparenz
Ein durchgängiger Blick über Chargen und Anlagen hinweg erleichterte Entscheidungen und machte sie nachvollziehbar.
Wichtige Erkenntnisse
Der Einsatz von MontBlancAI veränderte den Instandhaltungsansatz der Anlage grundlegend. Das Team musste nicht länger auf den Ausfall warten, um zu handeln.
Aus dem Projekt haben wir mehreres gelernt:
KI macht verborgene Risiken sichtbar
Die ML-Auswertung in Echtzeit deckte feine Anomalien auf und zeigte, dass scheinbar kleine Prozessprobleme große Folgen haben können.
Früherkennung senkt Kosten
Membranschäden früh zu erkennen reduzierte Stillstände und Qualitätsrisiken.
Eingriffsfreie Anbindung maximiert den ROI
Die Integration lieferte belastbare Erkenntnisse, ohne bestehende Systeme umbauen zu müssen.
Erkennen Sie Schäden, bevor sie die Produktion stoppen
Wir haben einer Anlage geholfen, Anomalien und Schäden früh zu erkennen und damit Verfügbarkeit und Effizienz zu steigern.
Sprechen Sie mit uns, wenn Sie das für Ihre Anlagen prüfen wollen.
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