Leren van uw machines:wat als sommige machineonderdelen nooit falen?

Heeft u er ooit aan gedacht dat uw machineonderdelen te goed zijn? De kans is groot dat dit het geval is. Maak gebruik van dit nieuwe bedrijfsmodel en leer van uw machines in het veld om grote besparingen te realiseren.

Je hebt vast wel eens gehoord dat gegevensgestuurde besluitvorming , zoals machine learning op basis van AI, neurale netwerken en zelflerende machines, is onvermijdelijk voor bedrijven die de concurrentie willen bijbenen. Maar, horen we je denken:machine learning is lastig en zonder forse investeringen niet ondersteund door mijn automatiseringsplatform. Daarnaast kunnen sommige machines en apparatuur toch niet echt profiteren van dergelijke benaderingen.

Hoe zit het met leren van uw machines om nieuwe inkomstenstromen te creëren?

Verzamel en analyseer machinegegevens om van uw machines te leren.

Leren van uw machines versus machine learning

Zoals gezegd zijn zelfoptimaliserende algoritmen op basis van AI en neurale netwerken simpelweg nog niet geschikt voor elke machinebouwer. Het is niet de realiteit voor kleinere machinebouwers en voor velen is het op zijn best een toekomstplan. Voor de meeste machinebouwers (en klanten) ligt de focus op het creëren van een soepele en snellopende machine met een hoge OEE. Bovendien wordt het aanraken van de PLC-software op geoptimaliseerde apparatuur en machines voor de meesten als een no-go beschouwd, aangezien hun motto waarschijnlijk is:'nooit een draaiend systeem aanraken' .

Een realistische stap voor elke machinebouwer is echter om te leren van uw machines. Nieuwe machines zijn als een nieuwe auto, ze hebben in het begin storingen en moeten worden geoptimaliseerd. Door te leren van je machines in het veld kun je uiteindelijk voorkomen dat onderdelen kapot gaan of andere interessante inzichten ontdekken. De meeste machinebouwers hebben zeer effectieve kwaliteitsborgingssystemen en op basis van root cause analysis worden de storingen en zwakke punten van de apparatuur gevonden en verholpen.

Bespaar op machineonderdelen door te leren van uw machines in het veld.

Wat leren van bestaande machines u kan opleveren 

Machinebouwers hebben systemen om de kwaliteit van hun machines gedurende hun hele levensduur te verbeteren op basis van storingen en corrigerende maatregelen. Deze worden ook doorgegeven aan hun R&D-afdeling, zodat soortgelijke storingen aan toekomstige apparatuur kunnen worden vermeden. Maar wat als u de gegevens van uw machine verzamelt en analyseert, benchmarkt tussen meerdere machines en ontdekt dat sommige onderdelen nooit falen of lopen ze ver onder de verwachte ontwerpcriteria?

Het komt vaak voor dat uw ontwerpcriteria en veiligheidsmarges te hoog zijn, omdat u fouten in het veld probeert te voorkomen. Deze feedback krijgt u echter nooit zonder in uw machinegegevens te kijken, onder het motto:'If it works well, don't fix it.'

Met dit inzicht kunt u de machineonderdelen die 'te' goed zijn downgraden en ontwerpcriteria of veiligheidsmarges verlagen in uw herontwerp. Dit kan leiden tot grote besparingen zonder enig risico op kwaliteitsverlies. Wat zou er gebeuren als u zich niet aanpast en uw concurrent wel? Absoluut een businessmodel dat het overwegen waard is voor elke machinebouwer.

Ontdek of u uw ontwerpcriteria of veiligheidsmarges in nieuwe ontwerpen kunt verlagen.

Gebruiksvoorbeeld:uw transportband opnieuw ontwerpen

Bij het ontwerpen van een transportband heb je berekeningen gemaakt die zeiden dat je een aandrijfpakket nodig hebt dat 4 Nm @ 200 RPM kan leveren voor een juiste werking op basis van belasting, wrijving enz. Je stelt je veiligheidsmarges in op 20% en ontwerpt componenten voor het dimensioneren ervan op 4,8 Nm bij 200 tpm. Nu ze actief zijn, kun je over een langere periode data gaan verzamelen van specifieke componenten en processen.

Bekijk al uw machines over de hele wereld, bewaak de PLC's en maak geavanceerde analyses met de verzamelde data in de cloud. Stel je voor dat de belasting voor alle machines in werkelijkheid 3,8 Nm RMS is en nooit meer dan 4 Nm. Dan kunt u uw eisen aan het aandrijfpakket dienovereenkomstig verlagen, kosten besparen en de opgedane kennis gebruiken om uw veiligheidsmarges te heroverwegen voor uw transportbandontwerp.

Ben je klaar om te ontdekken of je op bepaalde onderdelen kunt besparen?

Ontwerp uw transportband opnieuw door de vereisten te verlagen en kosten te besparen.

Hoe u uw eigen 'machine learning'-strategie bouwt

Leer van historische gegevens van machines in het veld op een praktische en effectieve manier met zeer beperkte investeringen en snelle ROI en bouw uw eigen strategie op deze nieuwe zakelijke kans. De volgende lijst kan je wat inspiratie geven:

1) Uitgangspunt - huidige apparatuurprestaties - benodigde gegevens
De eerste fase is het analyseren van de huidige onderdeelpraktijken van uw machinepark. Bepaal welke onderdelen regelmatig worden vervangen en welke niet. Stel vast of er gegevens, met een duidelijke statistische relatie tussen de gegeven waarde en de staat van het betreffende onderdeel, worden vastgelegd.

Sommige gegevens hebben een duidelijke correlatie tussen standaard PLC-variabelen en onderdelen, voor andere moeten mogelijk extra variabelen worden gedefinieerd en verzameld, of moeten er zelfs extra sensoren worden gebruikt. Via een edge-gateway kunnen de PLC-gegevens in bulk van machines in het veld naar de cloud worden verzonden.

2) Prototyping - testen
De volgende stap is om erachter te komen wat de minimum- en maximumwaarden zijn voor uw veiligheidsmarges. Analyseer de prestaties van uw machineonderdelen en bepaal welke onderdelen verbetering behoeven en welke onderdelen kunnen worden gedowngraded.

Voer in-house tests uit op de betreffende onderdelen om de hypothese te versterken of te weerleggen. Gebruik deze inzichten in het ontwerp van uw volgende machine.

3) Uitrol van het bedrijfsmodel
Bepaal hoe u uw veiligheidsmarges kunt verkleinen en implementeer dit in uw volgende herontwerp om grote besparingen te realiseren.

Bouw uw eigen bedrijfsmodel op basis van machine learning-strategie.

Bespaar kosten op machineonderdelen die 'te' goed zijn

Wilt u kosten besparen op uw machineontwerp? Door te leren van uw machines in het veld en onderdelen opnieuw te ontwerpen met een te hoge veiligheidsmarge, kunt u meer winst en een concurrentievoordeel behalen .

Als u advies nodig heeft over hoe u kunt leren van uw machines, neem dan gerust vrijblijvend contact op met een van onze branche-experts.

[[Gratis deskundig advies]]