Mit Predictive Maintenance in die Zukunft blicken
Die Ausgangssituation
Haribo ist Kult: Die Süßwaren des Bonner Familienunternehmens sind rund um den Globus beliebt. Damit Goldbären und Co. zuverlässig in alle Welt gelangen, schlägt in Grafschaft das logistische Herz von Haribo.
Die Anlage bietet über 92.000 Palettenstellplätze in einem 40 Meter hohen Hochregallager mit 22 Regalbediengeräten und 2,6 Kilometern Fördertechnik, gesteuert durch die Logistiksoftware WAMAS®. Ein komplexes System, das jederzeit reibungslos laufen muss. Dafür sorgt ein erfahrenes Resident Maintenance Team von SSI SCHÄFER direkt vor Ort.
Doch Haribo weiß: Um sich als führender Player in einem hart umkämpften Markt zu behaupten, zählt in der Logistik jede Sekunde. Ungeplante Stillstände müssen vermieden, Wartungszeiten verkürzt und die Effizienz der Anlage weiter gesteigert werden. Damit das gelingt, setzt der Süßwarenhersteller jetzt auf Predictive Maintenance.
Die Lösung
Im Fokus steht der Wareneingang – denn hier können Ausfälle schnell den gesamten Materialfluss lahmlegen. Statt in starren Intervallen erfolgen Inspektionen und Wartungen nun bedarfsgerecht: Betriebsdaten der Fördertechnik werden in Echtzeit erfasst, über Siemens Edge Devices gesammelt und in das WAMAS Maintenance Center übertragen
KI-gestützte Machine-Learning-Algorithmen werten diese Daten zusammen mit statistischen Schwellenwerten und globalen Cloud-Daten aus. So können Anomalien und Verschleiß frühzeitig erkannt und Probleme behoben werden, bevor sie entstehen. Haribo profitiert von maximaler Verfügbarkeit, kann Wartungsprioritäten gezielt festlegen und Ressourcen noch effizienter einsetzen.
