Case study: wdrożenie rozwiązania PdM RSIMS dla układnicy magazynowej
1 czerwca 2020

Case study: wdrożenie rozwiązania PdM RSIMS dla układnicy magazynowej

Projekt: Wdrożenie rozwiązania PdM RSIMS dla układnicy magazynowej,  w magazynie wysokiego składowania w firmie M-Logistic.

Wyzwanie we wdrożeniu rozwiązania PdM dla układnicy magazynowej

Realizacja planów produkcyjnych jest jednym z podstawowych celów, które określają efektywność procesu produkcji. Nieprzewidywalne awarie układnicy magazynowej powodowały obniżenie wydajność magazynu i generowały niepotrzebne, nieplanowane koszty bezpośrednie i pośrednie związane z koniecznością naprawy urządzenia.

Rozwiązanie

Firma M-Logistic zdecydowała się na wdrożenie pilota PdM RSIMS ReliaSol w celu precyzyjnego przewidywania potencjalnych awarii dla układnicy magazynowej nr 4, w magazynie wysokiego składowania w zakładzie w Tychach. Projekt został zrealizowany przez wspólny zespół specjalistów ReliaSol i Maspex oraz przeprowadzony zgodnie z metodyką TBO (THINK/BUILD/OPERATE). 

Wdrożony oraz sparametryzowany pilotażowy system predykcyjny RSIMS, składa się z klasycznego systemu diagnostycznego opartego o pomiary przyspieszeń drgań oraz temperatur, wraz z systemem detekcji anomalii.

Zakres projektu obejmował m.in. dostawę oraz rozruch sprzętu pomiarowego, przygotowanie danych sensorowych pod kątem analityki, budowę modeli służących detekcji anomalii oraz ich implementację na platformie PdM RSIMS (ReliaSol Intelligent Maintenance System) w modelu Cloud.

Wdrożone rozwiązanie umożliwia zdalną analizę pracy maszyny. Ze względu na brak danych historycznych, pomiary obecnie zbierane przez system oraz wnioski z regularnie przeprowadzonych analiz posłużą w dalszych krokach do rozbudowy systemu o modele predykcji wybranych typów awarii.

system predykcyjny dla układnicy magazynowej

System predykcyjny dla układnicy magazynowej – korzyści

Już w ciągu kilku pierwszych miesięcy pracy system predykcyjny dla układnicy magazynowej pomógł w detekcji dwóch usterek oraz pozwolił na wykrycie anomalii w działaniu układu. Obecnie, dzięki regularnie przeprowadzanym przeglądom danych, system pozwala na głębszy wgląd w pracę układnicy oraz na odróżnienie anomalii awaryjnych od nieistotnych zdarzeń. Wdrożenie systemu predykcyjnego RSIMS wpłynęło na zmniejszenie kosztów awarii i serwisów. Obecnie firma M-Logistic jest w stanie w czasie rzeczywistym określać ryzyko awarii i podejmować skuteczne oraz szybkie decyzje biznesowe w obrębie monitorowanej układnicy.

Dodatkowym efektem projektu był transfer wiedzy pomiędzy konsultantami ReliaSol a specjalistami firmy M-Logistic, co przyczyniło się do zwiększenia świadomości przedsiębiorstwa w zakresie pracy układów i maszyn.

Kluczowe korzyści:

  • szybsza detekcja usterek, a w kolejnych krokach także przewidzenie zbliżających się awarii
  • stały monitoring i wgląd w pracę układnicy
  • zachowanie wysokiego stopnia automatyzacji procesu logistycznego

Obecnie firma M-Logistic jest  w stanie w czasie rzeczywistym określać ryzyko awarii układnicy i podejmować skuteczne i szybkie decyzje biznesowe, dzięki czemu zwiększyła się wydajność magazynu

O firmie

Spółka M-Logistic należy do Grupy Maspex, jednej z największych firm w Europie Środkowo-Wschodniej w segmencie produktów spożywczych. Maspex jest właścicielem m.in. takich marek jak: Tymbark, Kubuś, Lubella, Łowicz, Krakus, Kotlin, Puchatek, Ekland, DecoMorreno, Cremona, La Festa i Plusssz – to zdecydowani liderzy w swoich kategoriach, produkty, które cieszą się ogromnym zaufaniem konsumentów. Produkty Maspex powstają w 15 nowoczesnych zakładach w Polsce i zagranicą. Rocznie firma wytwarza 1,8 mld litrów soków, nektarów i napojów, ponad 240 tys. ton makaronów, wyrobów zbożowych i instant oraz niemal 150 tys. ton dżemów  i przetworów. Grupa posiada nowoczesne centra logistyczno-dystrybucyjne oraz magazyny wysokiego składowania, w których jest 400 tys. miejsc paletowych. Spółka M-Logistic jest jednym z centrów logistycznych Grupy. Firma oferuje najwyższy poziom usług, poprzez całkowitą automatyzację procesów, a co za tym idzie, możliwość indywidualnego przygotowywania dostaw, doskonały serwis, wysoki standard i jakość obsługi.

Podobał Ci się nasz wpis? W takim razie przeczytaj również kolejny, w którym omawiamy rozwiązania z obszaru predykcyjnego utrzymania ruchu.

Czy ten post był pomocny?

Kliknij w gwiazdkę aby ocenić

Ocena: 5 / 5. Liczba głosów: 1

Bądź pierwszym który oceni!

Autor:

Reliasol

Reliasol

Wierzymy, że predykcyjne i preskrypcyjne utrzymanie ruchu to fundament dla przyszłości nowoczesnego przemysłu, który w ReliaSol budujemy już dzisiaj! Dowiedz się, jak połączenie AI z wiedzą ekspercką w naszych rozwiązaniach działa dla firm, które nam zaufały!
Starszy post
Case study: wdrożenie strategii PdM dla bloku energetycznego w Tauron Wytwarzanie
Nowszy post
Case study: opracowanie modelu predykcyjnego dla turbiny
0 0 votes
Article Rating
Subscribe
Powiadom o
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments

Ostatnio na naszym blogu

21 lutego 2024

[Webinar] Szkolenie: Wsparcie dla MŚP w digitalizacji Fabryki. Poznaj program #hub4industry EDIH.

Zapisz się już dziś na bezpłatny Webinar! Podczas spotkania 8 marca przestawimy bliżej program  Europejskiego Hubu Innowacji Cyfrowych (EDIH) #hub4industry. Dowiesz się, jak otrzymać wsparcie dla firm #MŚP (w ramach pomocy de minimis) w cyfryzacji fabryki. *W ofercie programu rozwiązania (usługi) przemysłu 4.0.  Zapisz się i poleć znajomym już teraz: [Webinar] Szkolenie: Wsparcie dla MŚP […]

Czytaj więcej
20 lutego 2024

Gdzie szukać przyczyn w nawracających przestojach produkcji?

Zgodnie z raportem, przygotowanym przez Federalną Agencję Zarządzania Kryzysowego (FEMA) ponad 40% przedsiębiorstw, które doświadczyły poważnej awarii, nie „podnosi” się już nigdy. Przestoje w produkcji mogą znacząco wpłynąć na efektywność działalności przedsiębiorstw, jednak kluczowe znaczenie w przetrwaniu organizacji ma długość przestoju.  Identyfikacja głównych przyczyn przestojów i skuteczne zarządzanie nimi stają się kluczowymi elementami sukcesu w […]

Czytaj więcej
15 lutego 2024

Dlaczego Predykcja jest istotna? Zobacz historię Jacka, kierownika UR.

W dzisiejszym dynamicznym świecie przemysłowym, utrzymanie ciągłości produkcji jest kluczowym elementem sukcesu dla przedsiębiorstw. Sprawniejsze działanie serwisu nie tylko przyczynia się do zwiększenia konkurencyjności i obniżenia kosztów wytwarzania, ale także wpływa pozytywnie na efektywność energetyczną i doskonałe zarządzanie posiadanymi zasobami. Utrzymanie prewencyjne Standardem, który zdobywa coraz większą popularność, jest konserwacja zapobiegawcza, zwana również preventive maintenance. […]

Czytaj więcej
13 lutego 2024

Automatyzacja Stanowisk CNC: Klucz do Przyszłości Przemysłu Obróbczego

W dzisiejszym dynamicznym środowisku przemysłowym, gdzie tempo rozwoju technologii stanowi kluczową konkurencyjną przewagę, automatyzacja stanowisk CNC nie jest jedynie trendem, ale koniecznością. Otwiera ona przed nami drzwi do nowych możliwości, transformując tradycyjne stanowiska obróbcze w inteligentne systemy sterowania produkcją. Obecnie wiele zakładów produkcyjnych i usługowych związanych z CNC włącza robotyzację do różnych procesów produkcyjnych. Firmy […]

Czytaj więcej
8 lutego 2024

Jak Utrzymanie ruchu może stać się Inteligentnym? #Smartfactory

W dzisiejszym dynamicznym świecie przemysłowym, gdzie technologia rozwija się w zawrotnym tempie, przedsiębiorstwa szukają innowacyjnych sposobów na poprawę efektywności i minimalizację kosztów. Jednym z kluczowych obszarów, który przyciąga uwagę, jest inteligentne utrzymanie ruchu, znane również jako predykcyjne utrzymanie ruchu (PdM). PdM wykorzystuje potencjał danych i sztucznej inteligencji, zmieniając tradycyjne metody konserwacji w bardziej efektywne i […]

Czytaj więcej
6 lutego 2024

AI w Konserwacji Zapobiegawczej i Predykcyjnej: Case Study Frezarki CNC

W dzisiejszym dynamicznym środowisku przemysłowym, efektywne utrzymanie ruchu maszyn staje się kluczowym elementem zapewnienia niezakłóconej i efektywnej produkcji. W ostatnich latach coraz większą uwagę przyciąga konserwacja zapobiegawcza i predykcyjna, wykorzystująca potencjał sztucznej inteligencji (AI) do poprawy jakości i wydajności operacyjnej. Przeanalizujmy to na podstawie przypadku frezarki CNC. Konserwacja Zapobiegawcza: Minimalizacja Ryzyka Awarii Konserwacja zapobiegawcza koncentruje […]

Czytaj więcej
30 stycznia 2024

Nowoczesna Konserwacja Maszyn – Klucz do Niezawodności Produkcji

W obliczu dynamicznego rozwoju technologii i rosnących oczekiwań rynkowych, utrzymanie niezawodności i efektywności maszyn w zakładach produkcyjnych staje się kluczowym wyzwaniem. Kwestia wytrzymałości i długowieczności standardowych komponentów maszyn nie tylko nabiera znaczenia, ale staje się priorytetem w utrzymaniu ciągłości ruchu. W tym kontekście, coraz większą wagę przywiązuje się do konserwacji, której rola w zapobieganiu awariom […]

Czytaj więcej
29 stycznia 2024

Case study: analiza danych z procesu obróbki wałów korbowych

Analiza danych z procesu obróbki wałów korbowych CELE REZULTATY – Znalezienie źródłowej przyczyny różnic w żywotności narzędzia skrawającego– Ograniczenie ilości wymian i przedłużenie żywotności płytek skrawających podczas obróbki powierzchni bazowej w bloku silnika – Wczesna detekcja zmian w sygnałach świadczących o postępujących zużyciu narzędzia skrawającego– Opracowanie wstępnych modeli analitycznych przygotowanych do wdrożenia monitorowania procesu online […]

Czytaj więcej
25 stycznia 2024

Case study: wdrożenie strategii PdM dla turbiny gazowej

Wdrożenie strategii PdM dla turbiny gazowej CELE:   REZULTAT: – Przewidywanie czy aktualne poziom zanieczyszczenia komponentów turbiny pozwoli na uruchomienie maszyny bez zakłóceń– Ograniczenie nieplanowanych przestojów, wydajniejsza organizacja pracy   – Opracowanie systemu monitorującego parametry pracy turbiny rozprężnej, który pozwala przewidzieć czy aktualne zanieczyszczenie komponentów turbiny umożliwia ponowny rozruch turbiny bez zakłóceń, po planowanym przestoju  […]

Czytaj więcej

Case study: identyfikacja przyczyn usterek powstających w procesie spawania

Autor: Krakowski Park Technologiczny Identyfikacja przyczyn usterek powstających w procesie spawania CELE:   REZULTATY: – Określenie przyczyn wad powstających w procesie spawania dachu z pozostałymi elementami karoserii– Wskazanie zestawu parametrów, które są bezpośrednio lub pośrednio związane z występowaniem poszczególnych wad nadwozia   – Identyfikacja zakresu poszczególnych warunków środowiskowych odnoszących się do występowania problemów jakościowych KORZYŚCI: […]

Czytaj więcej

Jak ograniczyć wydatki z pomocą Predykcyjnego Utrzymania Ruchu?

W dzisiejszym dynamicznym środowisku przemysłowym, gdzie każdy wydatek musi być przemyślany i uzasadniony, predykcyjne utrzymanie ruchu wyrasta na cenną strategię, zwłaszcza w kontekście przemysłu chemicznego. Wprowadzenie podejścia PdM nie tylko poprawia efektywność i bezpieczeństwo operacyjne, ale przede wszystkim przekłada się na znaczące oszczędności finansowe. Kluczowe czynniki zastosowania PdM 1.Wielkość instalacji Jednym z kluczowych czynników, który […]

Czytaj więcej
24 stycznia 2024

Case study: wczesna detekcja awarii napędów robotów

Wczesna detekcja awarii napędów robotów CELE: REZULTATY: – Wdrożenie metodyki Predictive Maintenance do wczesnej detekcji awarii napędów robotów– Redukcja kosztów przestojów i kosztów remontowych – Monitoring i wczesna detekcja zmian w sygnałach świadczącycho postępującym zużyciu napędów robotów– Identyfikacja usterek wpływających niekorzystnie na warunki pracy robota KORZYŚCI – Redukcja kosztów remontowych i kosztów przestojów – Wczesne wykrycie i usuwanie […]

Czytaj więcej
23 stycznia 2024

Nowoczesne Trendy w Utrzymaniu Ruchu w Przemyśle 4.0

Przemysł 4.0 stał się nieodłącznym elementem współczesnego świata, wprowadzając wiele rewolucyjnych zmian, które determinują aktualne trendy w utrzymaniu ruchu. Firmy, aby utrzymać konkurencyjność, muszą dostosować się do nowych realiów, zmieniając taktyki i strategie oraz otwierając się na innowacyjne technologie. 1. Wzrost Wykorzystania Technologii Wirtualnej Jednym z dominujących trendów jest coraz większe wykorzystanie technologii wirtualnej w […]

Czytaj więcej
18 stycznia 2024

Jak może wyglądać projekt Utrzymania Predykcyjnego w branży chemicznej?

Predictive Maintenance w branży chemicznej może obejmować szereg działań mających na celu zapewnienie niezawodności sprzętu, minimalizację awarii i maksymalizację dostępności maszyn.  Przejdźmy jednak do konkretów.. Przedstawimy Państwu realizacja projektu krok po kroku na przykładzie instalacji chemicznej z corocznym globalnym remontem, który w efekcie dostarcza nową instalację → Mamy instalację, która raz do roku przechodzi remont […]

Czytaj więcej
16 stycznia 2024

Optymalizacja Utrzymania Ruchu. Jak Skrócić Czas Awarii Maszyn?

Współczesne zakłady przemysłowe coraz częściej zmagają się z wyzwaniem efektywnego utrzymania ruchu swojego parku maszynowego. Badanie przeprowadzone przez Advanced Technology Services wykazało znaczną rozbieżność w ilości godzin, jakie zespoły Utrzymania Ruchu (UR) poświęcają na planowaną konserwację maszyn w ciągu tygodnia. Wyniki te skłaniają do refleksji nad przyczynami takiej różnorodności. Zgodnie z ankietą, 18% ankietowanych odpowiedziało, […]

Czytaj więcej
29 grudnia 2022

Oczami handlowca: Najpierw diagnoza i rokowania, następnie recepta i zalecenia. Preskrypcyjne Utrzymanie Ruchu w służbie zdrowia procesów produkcyjnych.

Zdarzają się awarie i przestoje produkcji, których nie można uniknąć, nawet wiedząc o nich wcześniej. Co w takiej sytuacji oferują algorytmy AI?

Czytaj więcej