Minder stilstand, meer efficiëntie: Coca‑Cola kiest voor MLnext voor maximale beschikbaarheid Vermindering van ongeplande stilstanden en onderhoudskosten van productie-installaties bij Coca-Cola door middel van AI-gestuurd preventief onderhoud.

Swire Coca-Cola behoort wereldwijd tot de vijf grootste afvulpartners van The Coca-Cola Company en is een toonaangevende producent van voedingsmiddelen en dranken, opgericht in Hongkong (1965). Het bedrijf is actief in China en in andere regio's. Swire Coca-Cola brengt bijna 60 productcategorieën op de markt. Samen met het team hebben we de belangrijkste uitdagingen in diens productieprocessen geoptimaliseerd.

De hoge onderhoudskosten van de roterende blaas- en vulmonoblokken vormen een aanzienlijke uitdaging, aangezien hun precisieonderdelen bij onverwachte uitval dure reserveonderdelen en tijdrovende en arbeidsintensieve reparaties vereisen. Bovendien leiden stilstanden van deze kernsystemen tot productieonderbrekingen en leveringsvertragingen, en vergroten ze het risico op verlies van marktaandeel, met name tijdens piekperiodes, wanneer samenwerkingsverbanden en de merkreputatie bijzonder kwetsbaar zijn. Tegelijkertijd is er een duidelijke behoefte aan schaalbaarheid: de klant wil elke oplossing efficiënt kunnen toepassen op meerdere productielijnen en fabrieken, waaronder die in Hangzhou, Nanning en Hefei, zonder in grote mate afhankelijk te zijn van externe ondersteuning.

Voor de kernoptimalisatie hebben we ons in eerste instantie gericht op 14 motoren in twee productielijnen op de locatie in Hangzhou, met name in het gevoelige overgangsproces tussen blaasvormen en vullen. Door historische bedrijfsgegevens uit verschillende productiefasen en uit scenario’s met grote en kleine flessen aan elkaar te koppelen, is een AI-model ontstaan dat opkomende foutsignalen vroegtijdig en nauwkeurig herkent en ongeplande uitval al in de kiem voorkomt.

Door een gebruiksvriendelijke visuele modelleertool beschikbaar te stellen, stellen we de klant in staat om op basis van diens eigen productie-ervaring zelfstandig modellen voor andere productielijnen (Nanning, Hefei) te maken. Dit is een gebruiksvriendelijke en onafhankelijke manier om preventief onderhoud voor meerdere locaties en installaties uit te voeren.

Met Grafana-sjablonen kunnen installatiegegevens uit meerdere bronnen worden gevisualiseerd, wordt een volledig overzicht van de bedrijfstoestand geboden en wordt de basis gelegd voor gegevensgestuurde, intelligente productiebeslissingen.

De implementatie van de AI-gestuurde MLnext-oplossing bij Swire Coca-Cola heeft een duidelijke en meetbare meerwaarde voor de productieprocessen opgeleverd. Door storingen in de installaties in een vroeg stadium te herkennen, kan het bedrijf de onderhoudskosten aanzienlijk verlagen, ongeplande uitvaltijden voorkomen en de continuïteit van de productie tijdens kritieke piekperiodes waarborgen. De invoering van een visuele modelleertool stelt de interne teams bovendien in staat om de oplossing zelfstandig uit te breiden naar meerdere fabrieken, waardoor de implementatietijd wordt gehalveerd en de afhankelijkheid van externe ondersteuning wordt verminderd. In combinatie met de realtime gegevenstransparantie in Grafana ondersteunt de oplossing onderbouwde besluitvormingsprocessen en legt het een stevige basis voor toekomstige initiatieven op het gebied van digitale transformatie.

Neem gerust contact met ons op. Wij adviseren u en vinden samen de optimale oplossing.