WiWiEn

Plattform zur Entwicklung KI-basierter Geschäftsmodelle

Predictive-Maintenance-Software für Brauereien

Steckbrief
FirmaFlowsight GmbH
Produkte & DienstleistungenFlowsight Brewcast
Business Model CanvasWertangebote, Schlüsselressourcen, Schlüsselaktivitäten, Kostenstruktur
ca. Zahl der Mitarbeiter:innen (weltweit)6
ZielgruppeAnwender
HauptsitzAugsburg, Bayern
Use CasesPredictive Maintenance, Qualitätssicherung

Ausgangssituation & Herausforderungen

Für einen reibungslosen Brauprozess ist eine effiziente Instandhaltung unerlässlich, denn unerwartete Betriebsausfälle können in Brauereien zu hohen Instandhaltungskosten führen. Zeit- und kostenintensive Arbeitsabläufe behindern einen reibungslosen Prozessfluss und können hohe Kosten nach sich ziehen, während mangelnde Transparenz wie im Falle von Qualitätsschwankungen Brauereien vor Herausforderungen stellen.

Ziele

Das gemeinsame Ziel besteht darin, die Herausforderungen der Produktionsinstandhaltung in enger Zusammenarbeit mit den Brauereien zu bewältigen.

Lösung/Maßnahmen/Projekt

Durch das Management von Verschleißteilen, die Erfassung und Visualisierung von Betriebsdaten sowie klare Vorhersagen zum Ausfallzeitpunkt von Verschleißteilen wird die Instandhaltung mühelos, sicher und kosteneffizient gestaltet. Zudem berechnet sie den optimalen Zeitpunkt für den Austausch von wichtigen Verschleißteilen und vermeidet so ungeplanten Stillstand. Das Monitoring-Feature von Flowsight Brewcast schafft vollständige Transparenz durch visuelle Darstellung des gesamten Brauprozesses. Es ermöglicht den vor Ort tätigen Mitarbeitern eine Echtzeitüberwachung der Prozessphasen und erleichtert die Kommunikation zwischen den Teammitgliedern von Anfang an.

Umsetzung

Über eine intelligente Prozessanalyse und maschinelles Lernen werden Ausfälle proaktiv vermieden. Verschleißteile werden überwacht und Instandhaltungen geplant. Bei auftretenden Anomalien kommt es zur Warnung über das Dashboard.

Was wurde benötigt?

Die eigens für den Brauprozess entwickelte Anomalie-Erkennung benötigt historische Daten zum Trainieren der KI, welche dann für die Zukunft fortgeschrieben werden.

Was wurde erreicht?

Flowsight verspricht eine deutliche Echtzeit-Übersicht über den aktuellen Prozessverlauf und erleichtert das Verschleißteilmanagement auf einfache und klare Art und Weise.

Lessons Learned

Eine wichtige Erkenntnis hierbei ist, dass durch den gezielten Einsatz von Technologien wie Flowsight im Brauprozess nicht nur die Effizienz gesteigert wird, sondern auch die Reaktionsfähigkeit auf mögliche Defekte und Ausfälle verbessert wird. Die nahtlose Integration von Anomalie-Erkennung, Betriebsdatenerfassung und Visualisierung trägt nicht nur zu einem besseren Überblick in Echtzeit bei, sondern erleichtert auch das Verschleißteilmanagement.

Weiterführende Informationen