Haribo setzt auf smarte Instandhaltung von SSI Schäfer

Auf 24.000 m² hat SSI Schäfer für Haribo ein rund 40 m hohes, vollautomatisches Hochregallager mit über 92.000 Palettenstellplätzen errichtet. Bis zu 645 Paletten werden hier stündlich eingelagert, bis zu 590 ausgelagert. 22 Regalbediengeräte und rund 2,6 km Fördertechnik ernöglichen einen reibungslosen Warenfluss. Eine redundante zweite Ebene sichert als doppelter Boden die Versorgung des internationalen Vertriebs.

Das gesamte Materialflusssystem wird durch die intelligente Logistiksoftware Wamas gesteuert. Das umfangreiche Warehouse Management System vernetzt alle Anlagenkomponenten und ist individuell auf die Anforderungen des Süßwarenherstellers zugeschnitten – von flexibler Auftragsbearbeitung über effiziente Warensteuerung bis hin zur Bereitstellung und Analyse wichtiger Kennzahlen.

Immer vor Ort: das Resident Maintenance Serviceteam

In einem so komplexen Lager wie in Grafschaft ist es entscheidend, dass alle Prozesse auch bei hoher Auslastung perfekt ineinandergreifen. Maschinen, Fördertechnik und Regalbediengeräte müssen für einen kontinuierlichen Warenfluss jederzeit zuverlässig funktionieren. Um das sicherzustellen, ist ein erfahrenes Resident Maintenance Serviceteam von SSI Schäfer im Zwei-Schicht-Betrieb rund um die Uhr vor Ort.

Die Technikerinnen und Techniker greifen im Störfall sofort ein. Mit dem Visualisierungssystem Wamas Lighthouse behalten sie den Materialfluss im Lager jederzeit im Blick – und unterstützen zusätzlich beim Ersatzteilmanagement.

Haribo geht aber noch einen Schritt weiter: Um Wartungen gezielt durchzuführen und ungeplante Stillstände zu vermeiden, setzt das Unternehmen auf vorausschauende Instandhaltung: „Mit Predictive Maintenance von SSI Schäfer können wir quasi in die Zukunft blicken“, kommentiert Stefan Sorce, Geschäftsführer Haribo Logistik. „Wir erkennen Wartungsbedarfe frühzeitig und beheben Probleme, bevor sie überhaupt entstehen.“

Predictive Maintenance: weniger Stillstand, längere Lebensdauer

Mit Predictive Maintenance lassen sich Instandhaltungsmaßnahmen gezielter planen. Per Echtzeitüberwachung werden Betriebsdaten der Anlage erfasst und mithilfe intelligenter Algorithmen ausgewertet. So können Anomalien und Verschleiß frühzeitig erkannt und potenzielle Risiken identifiziert werden. Auf diese Weise lassen sich nicht nur Unterbrechungen im Warenfluss verhindern, sondern auch die Lebensdauer der Maschinen nachhaltig verlängern.

„Auch in Europa müssen wir uns nicht verstecken“

„Next-Gen-Robotik“ ergänzt Sense & Act um Think: KI macht Roboter lernfähig, flexibel und stark in variantenreichen Umgebungen. Marc Schauss vom Fraunhofer IPT erklärt, warum Europa im globalen Wettbewerb mithält – und wo sich neue Automatisierungspotenziale konkret erschließen.

Philip Bittermann

Bei Haribo sorgt vorausschauende Instandhaltung für optimale Planungssicherheit – und steigert sowohl die Produktivität als auch die Wirtschaftlichkeit des Distributionszentrums: „Die Reduzierung ungeplanter Wartungseinsätze ist einer der größten Vorteile unserer Predictive Maintenance-Lösung. So lassen sich kostspielige Ausfälle vermeiden und Ressourcen besonders effizient einsetzen“, erklärt Stefan Unterberger, Global Head of Business Development Predictive Maintenance bei SSI Schäfer.

Haribo profitiert von datenbasierter Wartungsplanung

Haribo nutzt Predictive Maintenance, um die Wartungsplanung im Wareneingang zu optimieren – ein Bereich, der in der Intralogistik häufig zum Nadelöhr wird. Gerade hier darf der Materialfluss nicht stocken, denn Ausfälle können im schlimmsten Fall die gesamte Anlage lahmlegen. Bisher fanden Inspektionen und Wartungen der Förderer und Gewerke in festen Intervallen statt. Um kein Risiko einzugehen, wurden kritische Komponenten vorsorglich vollständig gewartet. Das führte zu hohem und oft unnötigem Ressourcenaufwand, der sich mit Predictive Maintenance künftig vermeiden lässt.

Durch automatische Datenverarbeitung können die Technikerinnen und Techniker jetzt genau erkennen, welche Komponenten eine Wartung benötigen und welche nicht. Betriebsdaten der Förderer werden in Echtzeit erfasst, per Siemens Edge Device gesammelt und in das Wamas Maintenance Center, das Computerized Maintenance Management System (CMMS) von SSI Schäfer, übertragen. Dort analysieren KI-basierte Machine-Learning-Algorithmen die Informationen unter Einbezug weiterer Anlagendaten, statistischer Schwellenwerte und globaler Cloud-Daten. So lassen sich Prognosen erstellen, Wartungsprioritäten ermitteln und die Instandhaltung bedarfsgerecht und deutlich effizienter gestalten.

Maximale Verfügbarkeit und bis zu 30 % Zeitersparnis

Während bei der manuellen Wartungsplanung vor allem die Nutzung der Gewerke berücksichtigt wird, kann der Süßwarenhersteller mit Predictive Maintenance jetzt weitere wichtige Faktoren einbeziehen. Dazu zählen etwa der Zeitpunkt der letzten Wartung, vergangene Störungen oder bereits ausgetauschte Ersatzteile. Das zahlt sich aus: Unnötige Wartungseinsätze entfallen zugunsten weniger aufwendiger Inspektionen – und Haribo profitiert von bis zu 30 % Zeitersparnis.

„Indem wir Maßnahmen zustandsorientiert durchführen, sparen wir wertvolle Zeit und können unseren Personaleinsatz besser planen“, erklärt Sorce. „Weniger Wartungen bedeuten zudem weniger Stillstand – und damit geringere Kosten.“

Sollte es dennoch zu einer Störung kommen, lässt sich die Ursache mit Predictive Maintenance schneller erkennen und beheben. Ein weiterer Vorteil: Verschleißerscheinungen werden minimiert und langfristige Investitionen optimal geschützt.

Nach dem erfolgreichen Einsatz im Wareneingang soll die vorausschauende Instandhaltung sukzessive auf weitere Anlagenbereiche bei Haribo ausgeweitet werden. Für maximale Effizienz in der Logistik – und eine Qualität, die Klein und Groß auch in Zukunft begeistert.

Neubau in Dürmentingen schafft mehr Produktionsfläche

Schlegel erweitert seinen Standort in Dürmentingen und investiert einen Millionenbetrag in einen Neubau. Der Baustart ist für August oder September geplant, die Inbetriebnahme für Herbst 2028. Mit rund 2.800 Quadratmetern zusätzlicher Nutzfläche sollen Platznot, weiteres Wachstum und Automatisierung adressiert werden.

Redaktion Automation NEXT