Wie GEA seine Flotte zur Datenbasis für KI-Services macht
Rund 150 Separatoren in wenigen Wochen angebunden, ohne Stillstand und auf vorhandener Hardware. Darauf laufen heute Condition Monitoring und der KI-gestützte Service GEA PerformancePlus.
- Kunde
- GEA Westfalia Separator Group GmbH
- Branche
- Maschinenbau
- Leistungen
- Edge-Anbindung, KI-Services, Engineering-Automation
- Technologie
- Edge-Connectivity, RAG, Reinforcement Learning
Ausgangslage
GEA ist einer der größten Maschinenbauer für die Nahrungsmittel-, Getränke- und Pharmaindustrie. GEA Westfalia Separator baut industrielle Separatoren für Food, Pharma und Chemie.
Für den globalen Rollout einer IoT-Lösung brauchte GEA ein IoT-Gateway, das sich auf alle bestehenden und neuen Maschinen installieren lässt. Zeit- und kostenintensive Stillstände durfte es dabei nicht geben.
- Flexibel und kostengünstig einsetzbar
- Leicht in Betrieb zu nehmen
- Integration in bestehende Cloud- und IoT-Plattformen
Umsetzung
Grundlage ist die Edge- und Middleware-Software von codestryke. Auf Bestandsmaschinen läuft sie per Docker auf dem vorhandenen IPC, Neumaschinen bekommen eine eigene Edge-Box. Der Device-Wizard scannt das Netzwerk und erkennt Hersteller und Modell. Presets und die Integration mit dem TIA Portal verkürzen die Einrichtung. Software und Konfiguration kommen Over-the-Air auf die Geräte.
Auf dieser Datenbasis bauen wir mit GEA die KI-Services. Ein neuronales Netz auf dem Edge-Gateway wertet Vibrationsdaten der ifm-VSE-Sensorik aus, erkennt Lagerschäden früh und klassifiziert sie. Der AI Knowledge Hub bündelt Wissen über Maschine und Prozess für Chatbots und agentische Workflows. Ein RL-Agent regelt Trommel und Schälscheibe in Echtzeit.
Im Engineering generieren wir SPS-Code und HMI-Screens automatisch aus modularen Hardware-Varianten – über TIA Portal Openness und das Rockwell Logix Designer SDK.
Ergebnis
Die Daten aus 150 Maschinen weltweit standen innerhalb weniger Wochen für GEA PerformancePlus bereit, ein neues Servicemodell von GEA. Weil vorhandene Hardware weiter genutzt wird und Reisen entfallen, hat GEA einen Betrag im oberen sechsstelligen Bereich eingespart.
Die Analyse hochfrequenter Vibrationsdaten senkt die Wartungshäufigkeit der Separatoren. Chatbots helfen bei Fragen zur Maschine und verringern den Schulungsaufwand.
- Maschinen weltweit in wenigen Wochen angebunden
- 150
- Einsparung durch vorhandene Hardware und entfallende Reisen
- 6-stellig
- Leistung durch den RL-Agenten an der Separatorflotte
- +9 %
- Schäden an der Trommel (Bowl) durch Drift Detection
- −40 %
- Schulungsaufwand durch Chatbots
- −80 %
Kundenstimmen
„Mit codestryke hatten wir den perfekten Match, die Daten aus unseren Maschinen in KI-Services für unsere Kunden zu verwandeln.“
Senior Director Automation & Controls
„Mit codestryke haben wir die optimale Edge-Lösung gefunden.“
Projektmanager
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