Il monitoraggio delle condizioni con IA previene i fermi nella produzione di bevande

Il produttore di bevande analcoliche Britvic ha collaborato con il fornitore di apparecchiature Alfa Laval per implementare una soluzione di monitoraggio delle condizioni basata sull'intelligenza artificiale per i macchinari rotanti lungo le sue linee di processo igienico. Questa tecnologia di diagnostica automatizzata riduce direttamente i costosi tempi di inattività imprevisti, i guasti alle apparecchiature e lo spreco di risorse nelle applicazioni di produzione di bevande su larga scala.

Sfide nella produzione continua di bevande
Presso il suo stabilimento di Rugby nel Regno Unito, Britvic utilizza centinaia di pompe per supportare la produzione continua su più linee di bevande. Nelle industrie dei processi igienici, i guasti imprevisti alle pompe creano un impatto operativo a cascata, che in genere si traduce in interruzioni immediate della produzione, ingenti perdite di prodotto e cicli di sanificazione obbligatori. Storicamente, gli stabilimenti si sono affidati a ispezioni manuali programmate o a modelli di manutenzione reattiva che affrontano i guasti alle apparecchiature solo dopo che si verifica un blocco. Britvic ha cercato di passare a un modello preventivo per garantire il tempo di operatività delle apparecchiature, migliorare l'efficienza delle materie prime e ridurre al minimo l'uso eccessivo di acqua associato alla pulizia di emergenza delle linee.

Implementazione della diagnostica delle macchine basata sull'IA
Per far fronte a queste vulnerabilità meccaniche, lo stabilimento ha implementato Clariot di Alfa Laval, una piattaforma di monitoraggio delle condizioni progettata per gli ambienti igienici. L'architettura combina sensori intelligenti, connettività sicura e intelligenza artificiale per fornire una diagnostica continua delle apparecchiature rotanti. Operando in modo indipendente dalla rete di automazione principale dell'impianto, il sistema analizza i dati operativi e sulle vibrazioni 24 ore su 24, 7 giorni su 7, per identificare anomalie di processo, irregolarità di installazione e usura meccanica in fase iniziale. La natura agnostica della piattaforma ha permesso a Britvic di scalare l'hardware di monitoraggio su varie marche di pompe utilizzate in tutte le sue linee di produzione.




Impatto operativo e manutenzione preventiva
A seguito dell'implementazione, il sistema diagnostico ha rilevato parametri operativi anomali su una pompa di processo critica. Il software ha avvisato gli operatori del guasto in via di sviluppo molto prima che un cedimento fisico potesse interrompere il processo di produzione. Forte di questo preavviso, il team di ingegneri ha programmato la manutenzione necessaria durante un arresto di produzione pianificato. La riparazione è stata completata in 45 minuti, evitando del tutto le sei ore previste di fermo macchina non programmato del sistema.

Risparmi di risorse misurabili
L'intervento guidato dai dati ha prodotto risparmi significativi e quantificabili per lo stabilimento. Mantenendo l'integrità della linea di processo, Britvic ha evitato la perdita di 288.000 bottiglie di prodotto ed evitato l'utilizzo di 2.000 litri di acqua che sarebbero stati necessari per le procedure di pulizia di emergenza.

"Solo questa notifica ha ripagato il nostro intero investimento nella soluzione di monitoraggio delle condizioni", ha osservato Chris Heslop, specialista in ingegneria presso lo stabilimento Britvic di Rugby.

Torsten Pedersen, Direttore Commerciale del Monitoraggio delle Condizioni presso Alfa Laval Fluid Handling, ha sottolineato che la diagnostica automatizzata persegue un duplice obiettivo operativo. Rilevando precocemente il degrado delle apparecchiature, i produttori nelle industrie dei processi igienici possono collegare direttamente il tempo di operatività delle macchine con le metriche di sostenibilità dell'impianto, eliminando sia lo spreco di prodotto sia l'eccessivo consumo di utenze.

Edito da Aishwarya Mambet, redattrice di Induportals, con il supporto dell’IA.

www.alfalaval.com