Dank integrierter Datenschnittstelle können wichtige Prozessparameter der Abfüllung per Remote-Zugriff erfasst, aggregiert und analysiert werden – egal, von welchem Arbeitsplatz. Auf dieser Datengrundlage kann nicht nur die Abfülleffizienz erhöht werden. Auch Remote Service und vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) sorgen dafür, dass Ausfallzeiten minimiert und Betriebskosten gesenkt werden.

Sollgewicht, Wägungen pro Stunde, Zeiten für Grob- und Feindosierung – alle Maschinenparameter des Abfüllprozesses werden genau mit Zeitstempel erfasst, in einer Cloud gesammelt und über ein IoT-Gateway mit dem Prozessleit- bzw. Prozesssteuerungssystem des Kunden vernetzt. Über ein Dashboard erhalten die Anwender komfortabel und übersichtlich Einblick in die Daten. Durch den sicheren Remote-Zugriff via VPN ist es möglich, jederzeit ortsunabhängig einen Überblick über die Effektivität der Anlage zu erhalten und sogar Einfluss auf den Produktionsprozess zu nehmen.

Optimierung des Abfüllprozesses durch vernetzte Daten

Aus den aggregierten Daten erstellt das System exportierbare Berichte zum Beispiel über die Absackleistung pro Stunde, den Mittelwert der Nettogewichte und die Standardabweichung der Nettogewichte. Auch Störungsmeldungen werden erfasst. Durch die Vernetzung der einzelnen Komponenten der Anlage wird mit Hilfe eines intelligenten Datenverarbeitungsalgorithmus der Abfüllprozess optimiert und die Zuverlässigkeit des Produktionsprozesses gesteigert. So werden z.B. Soll- und Bruttogewicht über das Produktionssteuerungssystem permanent abgeglichen; weicht das Bruttogewicht ab, reagiert die Dosiereinheit in Echtzeit und regelt die Abfüllmenge entsprechend. Säcke werden so zu jeder Zeit unter verschiedensten Bedingungen optimal befüllt.

Auch das Reklamationsmanagement wird vereinfacht, denn durch die Analyse der Daten einer bestimmten Charge in einem bestimmten Produktionszeitraum kann die Ursache des Problems schnell identifiziert und nachhaltig behoben werden. Durch die Korrektureingaben lernt das System langfristig, wie es ein bestimmtes Produkt in einer bestimmten Menge optimal abfüllt.

Datenanalyse zur Weiterentwicklung der Maschinen

Werden die Prozessdaten nach Absprache auch an Greif-Velox übertragen, können diese zur kundenindividuellen Weiterentwicklung der Maschine genutzt werden. Greif-Velox erhält einen fundierten Einblick in die Verfahrenstechnik der Kunden und kann analysieren, welche Faktoren zur Verbesserung der Abfüllung eingestellt werden können.

Erhöhung der Maschinenleistung dank Predictive Maintenance

Gleiches gilt für die Maschinenwartung: Die Echtzeit-Verarbeitung der Daten ermöglicht Prognosen, die die Grundlage für eine bedarfsgerechte Wartung bieten, sogenannte „Predictive Maintenance“. So können Stillstandszeiten von Maschinen verringert und Kosten für ungeplante Ausfälle um rund 20 Prozent reduziert werden. Über die ausgewerteten Daten kann auch der optimale Wartungszeitpunkt bestimmt werden, der sich am besten in den Produktionsprozess integrieren lässt. Durch die permanente Analyse der Prozessparameter wird die Verfügbarkeit der Maschine langfristig erhöht.

Sollte es dennoch zu Ausfällen kommen, können durch den Remote-Zugriff mehr als 95 Prozent der Störmeldungen in Fernwartung gelöst werden.