Problem
Fabryka produkująca żywność miała problem z linią pakującą, na której awarie kluczowych maszyn powodowały regularne przestoje. Wysokie koszty napraw i zmniejszona liczba wyprodukowanych partii skutkowały podwójną stratą finansową.
Cel
Minimalizacja strat spowodowanych awariami maszyn i zatrzymaniem produkcji. Zwiększenie wydajności poprzez usprawnienia na linii pakującej.
Kontekst
Linia pakująca w fabryce żywności doświadczała częstych awarii maszyn, co skutkowało średnio 4 godzinami przestoju dziennie w skali roku. Produkcja była regularnie zakłócana przez nieoczekiwane problemy techniczne, które wymagały kosztownych napraw i zatrzymania pracy.
Wspólnie z zespołem fabryki wybrano strategię wdrożenia Predictive Maintenance. Na maszynach zainstalowano sensory monitorujące w czasie rzeczywistym kluczowe parametry: wibracje, temperaturę i ciśnienie. Algorytmy analityczne, oparte na uczeniu maszynowym, zaczęły rozpoznawać wzorce pracy i przewidywać potencjalne awarie z wyprzedzeniem.
Po trzech miesiącach system wykrył zbliżającą się awarię jednego z kluczowych komponentów. Zespół utrzymania ruchu potwierdził diagnozę i zaplanował konserwację podczas nocnej przerwy, unikając tym samym przestoju produkcji.
W efekcie fabryka zredukowała liczbę awarii o 40% i zaoszczędziła ponad 100 000 zł na kosztach przestojów i napraw w skali roku.
Rezultaty (KPI)
Dzięki wdrożeniu Predictive Maintenance fabryka:
✅ Zredukowała liczbę awarii o 40%, zwiększając dostępność maszyn
✅ Zminimalizowała czas przestojów o 25%, poprawiając wydajność produkcji
✅ Zaoszczędziła ponad 100 000 zł na kosztach napraw i przestojów
Podsumowanie przebiegu prac
- Instalacja sensorów monitorujących temperaturę, wibracje i zużycie energii na maszynach pakujących
- Zbieranie danych w czasie rzeczywistym i przesyłanie ich do chmurowej platformy analitycznej
- Już po trzech miesiącach – system wykrył nieregularne wzorce w pracy maszyny, wskazujące na ryzyko awarii
- Automatyczne alerty o potrzebie wymiany zużywającego się komponentu umożliwiły zaplanowaną konserwację
- Dzięki prewencyjnej interwencji naprawa odbyła się podczas nocnej przerwy, minimalizując straty produkcyjne
Zakres wdrożenia
- Zbieranie danych: Sensory IoT monitorujące kluczowe parametry maszyn
- Analiza danych: Wykrywanie wzorców awarii dzięki algorytmom uczenia maszynowego
- Automatyzacja reakcji: Powiadomienia o konieczności konserwacji oraz rekomendacje dla zespołu
- Optymalizacja harmonogramu: Planowanie napraw w dogodnych dla produkcji momentach
Rozwiązania technologiczne – główne i wspierające
⚙️ Internet of Things (IoT): sensory monitorujące stan masz
⚙️ Big Data: analiza danych w czasie rzeczywistym
⚙️ Predictive Maintenance: prognozowanie awarii i planowanie serwisów
Zobacz wykorzystanie podobnych technologii na innym przykładzie.
Twoją fabrykę czeka podobne wyzwanie?
Wyceń projekt bezpłatnie.