Industriële IoT helemaal klaar om lean manufacturing een boost te geven

Bedrijven in de productiesector streven al jaren naar lean productie of processen om efficiënter te werken. Een van de nieuwste trends in technologie, de opkomst van het Internet of Things (IoT), zou lean-inspanningen een flinke boost kunnen geven.

Lean manufacturing, een systematische methode voor het elimineren van verspilling binnen een productiesysteem, is gebaseerd op het concept om duidelijk te maken wat waarde toevoegt door al het andere te verminderen. Het is een managementfilosofie die voornamelijk voortkomt uit de Japanse productiesector, en specifiek Toyota Production System, dat zich richt op het verminderen van afval om de algehele klantwaarde te verbeteren.

Lean omvat een reeks hulpmiddelen die helpen bij het identificeren en gestadig verminderen van verspilling. En naarmate verspilling wordt geëlimineerd, verbetert de kwaliteit en worden tegelijkertijd de productietijd en -kosten verlaagd. Het uiteindelijke doel van lean is om de juiste dingen op het juiste moment en in de juiste hoeveelheid op de juiste plaats te krijgen, om een ​​perfecte workflow te bereiken, verspilling te minimaliseren en flexibel te zijn.

Het internet der dingen omvat het koppelen van fysieke objecten zoals apparaten, consumentenproducten, voertuigen, bedrijfsactiva, gebouwen en andere "dingen" via internet. Deze 'slimme' objecten zijn ingebed met elektronica, sensoren, actuatoren, software en netwerkconnectiviteit waarmee ze een verscheidenheid aan gegevens kunnen verzamelen en delen en kunnen reageren op besturingsberichten.

Met het IoT kunnen verbonden objecten op afstand worden gedetecteerd en bestuurd via een bestaande netwerkinfrastructuur. Deze connectiviteit schept kansen voor een meer directe integratie van fysieke objecten met digitale systemen. De potentiële voordelen zijn onder meer verhoogde efficiëntie, verbeterde productontwikkeling en verbeterde klantenservice, om er maar een paar te noemen.

De potentiële reikwijdte van IoT is enorm. Onderzoeksbureau Gartner Inc. schat dat er in 2016 wereldwijd 6,4 miljard verbonden dingen in gebruik waren, een stijging van 30% ten opzichte van 2015, en dat er elke dag 5,5 miljoen nieuwe dingen werden aangesloten. Het bedrijf voorspelt dat het totale aantal verbonden dingen tegen 2020 20,8 miljard zal bedragen.

In de onderneming beschouwt Gartner twee klassen van verbonden zaken. De ene bestaat uit generieke of brancheoverschrijdende apparaten die in meerdere industrieën worden gebruikt, en verticaal-specifieke apparaten die in bepaalde industrieën worden aangetroffen. Cross-industriële apparaten omvatten zaken als aangesloten gloeilampen en gebouwbeheersystemen.

De andere klasse omvat verticaal-specifieke apparaten zoals gespecialiseerde apparatuur die wordt gebruikt in ziekenhuizen en volgapparatuur op containerschepen. Verbonden dingen voor gespecialiseerd gebruik zijn de grootste categorie, maar dit verandert snel met het toenemende gebruik van generieke apparaten, zegt Gartner.

Lean naar een hoger niveau tillen

In de context van het bouwen van op IoT gebaseerde productieoplossingen, opent IoT allerlei mogelijkheden, zoals de mogelijkheid om de prestaties van producten te monitoren nadat ze zijn gekocht om adequaat onderhoud en klanttevredenheid te garanderen, het optimaliseren van de logistiek van de supply chain en het stroomlijnen van de distributieketen. Informatie over productgebruik kan worden teruggekoppeld naar bedrijven, zodat ze de gegevens kunnen analyseren om verbeteringen aan te brengen in ontwerp en productie.

Met deze constante uitwisseling van gegevens, gecombineerd met de nieuwe automatiseringstechnologieën die opkomen en vooruitgang in gegevensanalyse, kunnen fabrikanten de droom van de echte "slimme fabriek" verwezenlijken.

IoT kruist de lean-methodologie en heeft het potentieel om lean naar een hoger niveau te tillen. De informatie die wordt verkregen van verbonden apparaten, inclusief gebruikerservaringen met een verscheidenheid aan producten, kan worden teruggekoppeld naar geïnstrumenteerde fabrieken om ongekende mogelijkheden te bieden om productieprocessen te verbeteren en afval te verminderen.

Zoals adviesbureau Deloitte heeft verklaard, "bij het runnen van de bestaande business, helpen IoT en analyse bedrijven om een ​​diverse reeks activa met elkaar te verbinden. Dit resulteert in efficiëntiewinsten in het hele productieproces.”

Het bedrijf beschrijft een aantal gebieden waarop efficiëntie kan worden toegevoegd. Een daarvan is door de versnelling van planning en pre-fabricage. De processen voor het kiezen van leveranciers, het overwegen van risico's en het beheren van materiaalkosten kunnen worden verfijnd door de interconnectiviteit die IoT en analyses met zich meebrengen, zegt Deloitte.

"Analytics kan bedrijven helpen inzicht te krijgen in de voorkeuren en wensen van klanten, wat mogelijk kan leiden tot verbeterde voorspelbaarheid en prestaties op de markt", zegt Deloitte. "Door de producten en de specifieke kenmerken die worden gekocht te begrijpen, kunnen bedrijven de productie plannen om aan de marktbehoeften te voldoen."

Een ander potentieel voordeel van IoT is het stroomlijnen van het productieproces, dat drastisch verandert naarmate meer bedrijven IoT- en analysemogelijkheden integreren. "Met voorspellende tools en machine learning kunnen potentiële problemen worden geïdentificeerd en gecorrigeerd voordat ze zich voordoen", zegt het bedrijf. "De waarde van lean manufacturing en just-in-time-processen zoals Kaizen en Kanban verbetert exponentieel" wanneer intelligentie verkregen via IoT en analyse kan worden toegepast.

En een derde gebied waar IoT waarde kan toevoegen, is het verbeteren van de ondersteuning en service na de fabricage. In het verleden, zegt Deloitte, verloren fabrikanten hun producten vaak uit het oog als ze eenmaal waren verkocht. Dankzij nieuwe niveaus van verbondenheid en de grotere inzichten die worden geboden door IoT en analyses, kunnen fabrikanten nu effectief informatie van hun klanten verzamelen en tegelijkertijd de service en ondersteuning in de aftermarket verbeteren.

De voordelen van IoT voor lean manufacturing reiken veel verder dan processen binnen één organisatie. IoT kan helpen de interactie tussen fabrikanten en hun zakenpartners te optimaliseren, waardoor de materiaalstroom langs de pijplijn wordt verbeterd op basis van nauwkeurigere gegevens over de vraag naar en het gebruik van producten. Een IoT-platform voor het creëren en verrijken van diensten, zoals Accelerite Concert, kan een grote bijdrage leveren aan het mogelijk maken van dergelijke samenwerkingen.

Fabrikanten zullen productie-efficiënties kunnen realiseren die extreem moeilijk en in sommige gevallen onmogelijk te bereiken waren via traditionele, handmatige processen.

De essentiële behoefte aan analyse

Organisaties die met succes gebruikmaken van internet, mobiele technologie, bedrijfsanalyses, digitale prestatiedashboards en andere ondersteunende technologie integreren met strategische verbetering, eindigen met een veel geavanceerdere versie van lean en continue verbetering in het algemeen, volgens aan Terence Burton, president en CEO van The Center for Excellence in Operations Inc., een managementadviesbureau.

Ondernemingen "hebben een hoger-orde paradigma van lean nodig om te profiteren van deze complexe opkomende technologie-innovaties in bedrijfsmodellen, in plaats van te lijden onder de onvermijdelijke verspilling en marge-erosie", zegt Burton. "Het internet der dingen zal ongetwijfeld een grote rol spelen bij het evolueren naar een hoger, ondernemingsbreed en op technologie gebaseerd paradigma van verbetering."

De potentiële voordelen die IoT voor fabrikanten kan opleveren, komen voort uit een verbeterde beschikbaarheid van tijdige en nauwkeurige gegevens. De mogelijkheid om tegen lage kosten bijna elk aspect van het productieproces te instrumenteren en die gegevens snel via internet aan zakelijke belanghebbenden te leveren, verandert al de bedrijfsvoering en bedrijfsmodellen. Maar de belofte van een geëvolueerd "paradigma van een hogere orde van lean" is volledig afhankelijk van het vermogen van fabrikanten om zinvolle inzichten uit gegevens te halen.

Hoe waardevol IoT-gegevens ook kunnen zijn voor de gestroomlijnde inspanningen van fabrikanten, het is belangrijk voor hen om in gedachten te houden dat het hebben van enorme hoeveelheden informatie niet per se nuttig zal zijn als ze geen tijdige en effectieve manier om de betekenis en context van de gegevens te analyseren.

Alleen geavanceerde analyse- en kunstmatige intelligentie (AI)-technologieën (zoals machine learning en voorspellend onderhoud), gecombineerd met de flexibiliteit, verwerkings- en opslagmogelijkheden van cloud computing, geven fabrikanten de mogelijkheid om IoT-gegevens te optimaliseren en gebruik het als onderdeel van hun lean-methodologieën.

De slimme fabrieken van morgen zullen een cloudgebaseerd, big data-analyseplatform van de volgende generatie moeten implementeren dat hen in staat stelt om nieuw verworven informatie ten volle te gebruiken. Het platform moet in staat zijn om zowel gestructureerde als ongestructureerde data te analyseren, zowel in rust (in databases) als in-flight (uit streaming databronnen) en moet één tool bevatten voor data-acquisitie, opslag, transformatie, AI en visualisatie.

Fabrikanten moeten via eenvoudig te begrijpen dashboards in IoT-gegevens kunnen inzoomen, zodat ze patronen kunnen vinden en afwijkingen kunnen detecteren die direct kunnen bijdragen aan het creëren van een meer gestroomlijnde bedrijfsvoering. Ze moeten in staat zijn om snel bruikbare correlaties te identificeren en conclusies te trekken die tot verbeterde processen kunnen leiden.

Hoewel tools voor business intelligence (BI) en datavisualisatie niets nieuws zijn, vereisen de huidige technologieën vaak het gebruik van data-analisten, BI-ontwikkelaars en ETL-ontwikkelaars voordat zakelijke gebruikers inzicht kunnen krijgen. De volgende generatie analysetools, zoals Accelerite ShareInsights, zal meer macht geven aan bedrijfseigenaren en materiedeskundigen die de fabrieksprocessen volledig begrijpen in plaats van datawetenschappers en programmeurs. Ze zullen ook toegankelijk worden gemaakt voor fabrieksteams en ontwikkelingsteams, die kunnen helpen bij het bieden van een geïntegreerde gegevensstroom om producten en processen efficiënter te maken.

Uiteindelijk zal de belangrijkste transformatie in de manier waarop lean-methodologieën worden toegepast op slimme fabrieken komen van het gebruik van AI om geavanceerde vormen van big data-analyse uit te voeren die onmogelijk zijn voor menselijke analisten. AI-algoritmen besturen nu semi-autonome voertuigen; aanbevelen wat we op tv moeten kijken, lezen of luisteren; onze spraakpatronen en gezichten herkennen; diagnosticeren van onze ziekten en nog veel meer.

Deze algoritmen zijn niet alleen in staat om te leren; ze zijn ook in staat om patronen, correlaties en anomalieën te detecteren in grote datasets die door mensen onopgemerkt zouden blijven. Ze kunnen het gedrag van complexe, onderling verbonden systemen voorspellen en de optimale manier van handelen aanbevelen om een ​​bepaald doel te bereiken.

Dit type capaciteit zal vooral belangrijk zijn naarmate fabrikanten steeds meer producten gaan personaliseren, waarbij producten kunnen worden afgestemd op specifieke gebruikers en er voorspellend inzicht nodig is om productielijnen en toeleveringsketens op de meest efficiënte manier te configureren.

De volgende generatie IoT-analyses zal de kracht van AI rechtstreeks in handen geven van zakelijke belanghebbenden om continue optimalisatie te stimuleren. En AI-aangedreven lean-methodologie zal niet alleen beter zijn in het elimineren van verspilling die onvermijdelijk in complexe systemen sluipt; het zal die verspilling voorspellen voordat het zich voordoet en stappen ondernemen om ervoor te zorgen dat het nooit gebeurt.

In de toekomst zal productie gaan over het bouwen van het product dat de klant wil op het juiste moment, en samen zullen lean processen, IoT, big data-analyse en AI de slimme fabrieken van morgen in staat stellen te werken met ongekende efficiëntie.

Dit artikel is tot stand gekomen in samenwerking met Accelerite. De auteur is Senior Vice President en General Manager van de Service Creation Business Unit bij Accelerite.