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Im schnelllebigen Bereich der Lebensmittelproduktion kämpfte die Frito-Lay-Sparte von PepsiCo mit ungeplanten Maschinenstillständen, die die hochvolumigen Produktionslinien für Snacks wie Lay's und Doritos störten. Diese Linien laufen rund um die Uhr, wobei bereits kurze Ausfälle Tausende Dollar pro Stunde an verlorener Kapazität kosten können — Branchenschätzungen beziffern durchschnittliche Ausfallkosten in der Fertigung auf $260.000 pro Stunde [1]. Verderbliche Zutaten und Just-in-Time‑Lieferketten verstärkten die Verluste und führten zu hohen Wartungskosten durch reaktive Reparaturen, die 3–5‑mal teurer sind als geplante Eingriffe [2].
Frito-Lay‑Werke hatten häufig Probleme mit kritischen Anlagen wie Kompressoren, Förderbändern und Fritteusen, bei denen Mikrostillstände und größere Ausfälle die Gesamtanlageneffektivität (OEE) schwächten. Die Erschöpfung der Mitarbeiter durch verlängerte Schichten verschärfte die Risiken, wie Berichte über anstrengende 84‑Stunden‑Wochen zeigen, was die Maschinen zusätzlich belastete [3]. Ohne vorausschauende Einsichten stützten sich Wartungsteams auf Zeitpläne oder Ausfälle, was zu verlorener Produktionskapazität und der Unfähigkeit führte, Nachfragespitzen zu bedienen.
PepsiCo implementierte vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) auf Basis von Maschinellem Lernen in Frito-Lay‑Werken und nutzte dabei Sensordaten von IoT‑Geräten an Anlagen, um Ausfälle Tage bis Wochen im Voraus vorherzusagen. Modelle analysierten Schwingungen, Temperatur, Druck und Nutzungsprofile und setzten Algorithmen wie Random Forests sowie Deep Learning zur Zeitreihenprognose ein [1][4].
In Partnerschaft mit Cloud‑Plattformen wie Microsoft Azure Machine Learning und AWS baute PepsiCo skalierbare Systeme, die Echtzeitdatenströme für Just‑in‑Time‑Wartungswarnungen integrierten. Dadurch verlagerte sich die Strategie von reaktiv zu proaktiv, Wartungen wurden in periodisch niedrig ausgelastete Zeiten gelegt und Unterbrechungen minimiert [5]. Die Umsetzung begann mit Pilotversuchen in ausgewählten Werken vor dem unternehmensweiten Rollout und überwand Datensilos durch fortgeschrittene Analytik [1].
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PepsiCo begann damit, IoT‑Sensoren an kritischen Frito‑Lay‑Produktionsanlagen zu installieren und in Echtzeit Daten zu Schwingungen, Temperatur, Druck und Motorströmen zu erfassen. Mehr als 100 Sensoren pro Maschine speisten in eine zentrale Plattform, die täglich Terabytes an Daten aus den Werken generierte. Zur Datenaufnahme nutzte man Azure IoT Hub und AWS IoT und adressierte anfängliche Probleme wie Datenqualität und Silos durch Preprocessing‑Pipelines [1][5].
Maschinelle Lernmodelle wurden unter Einsatz überwachter und unüberwachter Algorithmen entwickelt. Zeitreihenmodelle wie LSTM‑Neuronale Netze und Random‑Forest‑Klassifikatoren sagten Ausfälle mit 95 % Genauigkeit voraus; sie wurden auf historischen Ausfalldaten aus jahrelangem Betrieb trainiert. Feature‑Engineering konzentrierte sich auf Anomalieerkennung, und die Modelle wurden wöchentlich neu trainiert, um sich an Abnutzungsmuster anzupassen. Die Data‑Science‑Teams von PepsiCo arbeiteten mit Partnern wie Microsoft im Bereich MLOps zusammen, um automatisierte Deployments zu ermöglichen [4].
Ein 6‑monatiges Pilotprojekt in zwei Frito‑Lay‑Werken validierte das System und reduzierte die Downtime in Testlinien um 40 %. Die vollständige Implementierung erfolgte im Zeitraum 2019–2022 und umfasste über 50 Anlagen. Herausforderungen wie die Integration von Altanlagen wurden mittels Edge‑Computing‑Gateways gelöst. Bediener erhielten Dashboard‑Warnungen über mobile Apps und priorisierten Aufgaben anhand von Risikowertungen [1][2].
Das System integrierte sich in bestehende ERP‑ und CMMS‑Systeme (Computerized Maintenance Management Systems) und automatisierte Arbeitsaufträge. PepsiCo skalierte Predictive‑Analytics‑Ansätze auch auf die Lieferkette und nutzte ähnliche ML‑Methoden zur Nachfrageprognose. Laufende Überwachung über Digital Twins unterstützt Ziele wie 99 % Verfügbarkeit, wobei in Schulungsprogrammen die Mensch‑KI‑Zusammenarbeit betont wird [3][5].
Zentrale Hürden waren die Datenknappheit bei seltenen Ausfällen (gelöst durch Transfer Learning) und die Akzeptanz bei Bedienern (angegangen mit intuitiven UIs und Training). Der ROI wurde in Pilotprojekten nachgewiesen, was die unternehmensweite Einführung rechtfertigte.
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