Wie L.B. Bohle Abweichungen an Pharma-Prozessanlagen früh erkennt
Prozess-, Energie- und Wartungsdaten kommen direkt aus der SPS. Machine-Learning-Modelle erkennen Abweichungen vom Idealzustand frühzeitig – auch on-premise, wie es die Pharmaproduktion verlangt.
- Kunde
- L.B. Bohle Maschinen und Verfahren GmbH
- Branche
- Pharma-Prozessanlagen
- Leistungen
- IIoT-Lösung, Datenerfassung, Machine Learning
- Technologie
- Industrial Data Platform, Anomalieerkennung, on-premise-fähig
Ausgangslage
L.B. Bohle baut Prozessanlagen für die Pharmaindustrie. Ziel war ein zukunftsfähiges Industrial-IoT-System, das L.B. Bohle und seinen Kunden volle Transparenz über die Anlagen gibt – als Grundlage, um Wartung und Energieeffizienz laufend zu verbessern.
Gerade in der Pharmaproduktion sind die Daten sensibel. Die Lösung muss deshalb auch on-premise laufen können, also ohne Cloud beim Kunden vor Ort.
Umsetzung
Auf Basis der Industrial Data Platform von codestryke entstand eine on-premise-fähige IIoT-Lösung. Sie erfasst Prozess-, Energie- und Wartungsdaten direkt aus der SPS – gestartet mit einer Pilotanlage im Service Center von L.B. Bohle.
Die Daten liegen strukturiert vor: Zeitreihen, Events, Chargen und Parameteränderungen, jeweils mit Rezept und Nutzer.
Machine-Learning-Modelle erkennen Abweichungen vom Idealzustand frühzeitig und liefern Trendprognosen für Prozess, Wartung und Energie – zum Beispiel für Kompaktierkraft, Spaltbreite und Antriebe.
- Datenerfassung direkt aus der SPS
- Zeitreihen, Events, Chargen und Parameteränderungen mit Rezept und Nutzer
- Anomalieerkennung und Trendprognose für Prozess, Wartung und Energie
- On-premise-fähig für sensible Pharma-Produktionsdaten
Ergebnis
Wartungs- und Energiedaten sind jederzeit im Blick: Antriebstemperaturen, Drehmomente, Betriebsstunden und der Verbrauch pro Charge. Abweichungen fallen früh auf, und das Wissen über die Anlage ist in den Daten gesichert.
- Leistung
- +12 %
- Wissen gesichert
- 100 %
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