Mniej przestojów, większa wydajność: Coca‑Cola stawia na MLnext, aby zapewnić maksymalną dostępność Ograniczenie nieplanowanych przestojów i kosztów konserwacji urządzeń produkcyjnych w firmie Coca-Cola dzięki konserwacji profilaktycznej opartej na sztucznej inteligencji.

Swire Coca-Cola należy do pięciu największych partnerów rozlewniczych firmy The Coca-Cola Company na świecie i jest wiodącym producentem żywności i napojów pochodzącym pierwotnie z Hongkongu (1965 r.). Przedsiębiorstwo prowadzi działalność w Chinach oraz w innych regionach. Swire Coca-Cola zajmuje się dystrybucją prawie 60 kategorii produktów. Wspólnie z zespołem zoptymalizowaliśmy kluczowe obszary w procesach produkcyjnych.

Wysokie koszty konserwacji obrotowych monobloków do formowania z rozdmuchem i napełniania stanowią poważne wyzwanie, ponieważ w przypadku nieoczekiwanych awarii ich precyzyjne podzespoły wymagają kosztownych części zamiennych oraz czasochłonnych i pracochłonnych napraw. Ponadto awarie tych kluczowych systemów powodują przerwy w produkcji, opóźnienia w dostawach oraz zwiększają ryzyko utraty udziału w rynku, zwłaszcza w okresach szczytowego zapotrzebowania, kiedy relacje partnerskie i reputacja marki są szczególnie narażone. Jednocześnie istnieje wyraźna potrzeba skalowalności: klient chce mieć możliwość sprawnego wdrożenia każdego rozwiązania na wielu liniach produkcyjnych i w wielu zakładach, w tym w Hangzhou, Nanning i Hefei, nie będąc uzależnionym w dużym stopniu od wsparcia zewnętrznego.

W ramach optymalizacji skupiliśmy się najpierw na 14 silnikach na dwóch liniach produkcyjnych w zakładzie w Hangzhou, zwłaszcza w newralgicznym procesie przejściowym między formowaniem z rozdmuchem a napełnianiem. Dzięki połączeniu historycznych danych operacyjnych z różnych etapów produkcji oraz ze scenariuszy zarówno dużych, jak i małych butelek powstał model oparty na sztucznej inteligencji, który wcześnie i precyzyjnie wykrywa pojawiające się sygnały błędów oraz zapobiega nieplanowanym awariom już w zarodku.

Dzięki udostępnieniu przyjaznego w obsłudze narzędzia do modelowania wizualnego umożliwiamy klientowi samodzielne tworzenie modeli dla kolejnych linii (Nanning, Hefei) w oparciu o jego własne doświadczenie produkcyjne. Jest to wygodne i niezależne rozwiązanie umożliwiające przeprowadzanie konserwacji zapobiegawczej w wielu lokalizacjach i na wielu instalacjach.

Szablony Grafana umożliwiają wizualizację danych z wielu źródeł, zapewniają kompleksowy wgląd w stan roboczy oraz stanowią podstawę do podejmowania inteligentnych decyzji produkcyjnych opartych na danych.

Wdrożenie opartego na sztucznej inteligencji rozwiązania MLnext w firmie Swire Coca-Cola przyniosło wyraźne i wymierne korzyści dla procesów produkcyjnych. Dzięki wczesnemu wykrywaniu błędów urządzeń przedsiębiorstwo może znacznie obniżyć koszty konserwacji, uniknąć nieplanowanych czasów przestoju oraz zapewnić ciągłość produkcji w kluczowych okresach szczytu. Wprowadzenie narzędzia do modelowania wizualnego umożliwia ponadto zespołom wewnętrznym samodzielne skalowanie rozwiązania na wiele zakładów, co pozwala skrócić czas wdrożenia o połowę i zmniejszyć zależność od wsparcia zewnętrznego. W połączeniu z przejrzystością danych w czasie rzeczywistym w Grafana rozwiązanie to wspiera bardziej świadome procesy decyzyjne i tworzy solidną podstawę dla przyszłych inicjatyw w zakresie transformacji cyfrowej.

Skontaktuj się z nami. Doradzimy Ci i wspólnie znajdziemy optymalne rozwiązanie.