Frito-Lay: IoT-Sensoren für Predictive Maintenance in der Produktion

Produktionsanlagen in der Lebensmittelindustrie sind auf kontinuierlichen Betrieb angewiesen. Ungeplante Maschinenausfälle unterbrechen laufende Fertigungsprozesse, verursachen Kosten und gefährden Lieferketten. Frito-Lay, die Snack-Markensparte von PepsiCo, betreibt nach eigenen Angaben Fabriken, die teilweise seit 50 Jahren in Betrieb sind, ein Umfeld, in dem Wartungsplanung eine zentrale operative Herausforderung darstellt.

Frito-Lay hat in seinen Produktionsanlagen IoT-Sensoren installiert, die den Zustand von Maschinen kontinuierlich überwachen. Auf Basis der erfassten Daten können Verantwortliche mechanische Probleme erkennen, bevor es zu einem tatsächlichen Ausfall kommt. Das ermöglicht eine gezielte, zustandsbasierte Wartung anstelle von reaktiven Reparaturen nach einem Stillstand.

Der Ansatz basiert auf dem Einsatz von IoT-Sensoren (Internet of Things), die Maschinendaten in Echtzeit erfassen. Die Auswertung dieser Sensordaten erlaubt es, Anomalien im Betrieb frühzeitig zu identifizieren und Wartungsmaßnahmen präventiv einzuplanen. Dieser Anwendungsfall wird in der Berichterstattung unter dem Begriff „Predictive Maintenance“ geführt und als Lösung eines logistischen bzw. produktionstechnischen Problems beschrieben.

Laut einem Bericht des Technologiemagazins BGR erzielte Frito-Lay durch diesen Ansatz im ersten Jahr nach der Einführung null unerwartete Geräteausfälle. Weitere quantitative Angaben, etwa zu Kosteneinsparungen, Anzahl der installierten Sensoren oder betroffenen Werken, liegen auf Basis der verfügbaren Quellen nicht vor.

Der Fall wird als Beispiel für einen praktisch wirksamen KI- und IoT-Einsatz in der industriellen Produktion angeführt, vergleichbar mit ähnlichen Automatisierungsprojekten anderer Unternehmen. PepsiCo-Managerin Becky Schmitt beschreibt den übergeordneten Anspruch des Konzerns im Umgang mit neuen Technologien als „human-centric design“: Technologie soll Arbeit sicherer und produktiver machen, ohne die Belegschaft aus dem Prozess auszuschließen. Ob und wie dieses Prinzip konkret auf das Predictive-Maintenance-Projekt bei Frito-Lay zutrifft, lässt sich den vorliegenden Quellen nicht entnehmen.