Weniger Stillstand, mehr Effizienz: Coca‑Cola setzt auf MLnext für maximale Verfügbarkeit Reduzierung ungeplanter Stillstände und Wartungskosten von Produktionsanlagen bei Coca-Cola durch KI-gestützte vorausschauende Wartung.

Swire Coca-Cola zählt weltweit zu den fünf größten Abfüllpartnern der The Coca-Cola Company und ist ein führender Hersteller von Lebensmitteln und Getränken mit Ursprung in Hongkong (1965). Das Unternehmen ist in China sowie weiteren Regionen tätig. Swire Coca-Cola vertreibt nahezu 60 Produktkategorien. Gemeinsam mit dem Team haben wir zentrale Herausforderungen in seinen Produktionsprozessen optimiert.

Die hohen Wartungskosten der rotierenden Blasfüll-Monoblöcke stellen eine erhebliche Herausforderung dar, da ihre präzisen Komponenten bei unerwarteten Ausfällen teure Ersatzteile sowie zeitaufwändige und arbeitsintensive Reparaturen erfordern. Darüber hinaus führen Stillstände dieser Kernsysteme zu Produktionsunterbrechungen, Lieferverzögerungen und erhöhen das Risiko von Marktanteilsverlusten insbesondere in Spitzenzeiten, in denen Partnerschaften und Markenreputation besonders anfällig sind. Gleichzeitig besteht ein klarer Bedarf an Skalierbarkeit: Der Kunde möchte jede Lösung effizient auf mehrere Produktionslinien und Werke, darunter Hangzhou, Nanning und Hefei, übertragen können, ohne stark auf externe Unterstützung angewiesen zu sein.

Für die Kernoptimierung konzentrierten wir uns zunächst auf 14 Motoren in zwei Produktionslinien am Standort Hangzhou insbesondere im sensiblen Blasfüll-Übergangsprozess. Durch die Verknüpfung historischer Betriebsdaten aus unterschiedlichen Produktionsphasen sowie aus Groß- und Kleinflaschenszenarien entstand ein KI-Modell, das aufkommende Fehlersignale frühzeitig und präzise erkennt und ungeplante Ausfälle bereits im Ansatz vermeidet.

Mit der Bereitstellung eines nutzungsfreundlichen visuellen Modellierungs-Tools ermöglichen wir dem Kunden, auf Basis seiner eigenen Produktionserfahrung, eigenständig Modelle für weitere Linien (Nanning, Hefei) zu erstellen. Dies ist eine komfortable und unabhängige Umsetzung der präventiven Wartung über mehrere Standorte und Anlagen hinweg.

Grafana-Templates ermöglichen die Visualisierung von Multi-Source-Anlagendaten, schaffen eine ganzheitliche Transparenz des Betriebszustands und bilden die Grundlage für datengetriebene, intelligente Produktionsentscheidungen.

Die Implementierung der KI-gestützten MLnext-Lösung bei Swire Coca-Cola hat einen klaren und messbaren Mehrwert für die Produktionsabläufe gezeigt. Durch die frühzeitige Erkennung von Anlagenfehlern kann das Unternehmen die Wartungskosten deutlich senken, ungeplante Ausfallzeiten vermeiden und die Produktionskontinuität während kritischer Hochsaisons sichern. Die Einführung eines visuellen Modellierungs-Tools befähigt zudem die internen Teams, die Lösung eigenständig auf mehrere Werke zu skalieren, wodurch die Implementierungszeit halbiert und die Abhängigkeit von externer Unterstützung reduziert wird. In Kombination mit der Echtzeit-Datentransparenz in Grafana unterstützt die Lösung fundiertere Entscheidungsprozesse und schafft eine starke Grundlage für zukünftige Initiativen der digitalen Transformation.

Dann sprechen Sie uns gern an. Wir beraten Sie und finden gemeinsam die optimale Lösung.