Low Code en IoT gebruiken om de voorraad reserveonderdelen te optimaliseren

Low-code ontwikkelingsplatforms openen de deur naar veel nieuwe soorten toepassingen in de productie. Misschien wel de grootste belofte van de technologie is wanneer deze wordt gebruikt om de kloof te overbruggen tussen wat van oudsher de verschillende domeinen van het operationele personeel en IT waren. Het optimaliseren van de voorraad reserveonderdelen is een voorbeeld van het nieuwe type groepsoverschrijdende toepassing dat mogelijk is. Een dergelijke toepassing brengt bedrijfsbrede voordelen met zich mee die voorheen simpelweg niet haalbaar waren.

De inventaris van reserveonderdelen heeft contactpunten over verschillende afdelingen. Serviceteams voor onderhoud, reparatie en bediening (MRO) hebben een duidelijk gevestigd belang. Ze hebben reserveonderdelen nodig om de apparatuur draaiende te houden. Maar het voorraadbeheer van reserveonderdelen heeft ook gevolgen voor andere groepen.

Zie ook: Lage code:Cut Shadow IT, hulp voor ontwikkelaars op de werkvloer

Teams voor ruimtetoewijzing en faciliteitenbeheer worden betrokken bij de discussie over het beheer van reserveonderdelen omdat serviceteams fysieke ruimte nodig hebben om de onderdelen op te slaan. Inkoop- en boekhoudteams hebben een teen in het water omdat ze de onderdelen moeten bestellen en betalen. En zelfs het bedrijfsmanagement moet (enigszins) op de hoogte zijn van wat er speelt. Een langdurige storing door het ontbreken van een reserveonderdeel heeft gevolgen voor de productie, de omzet en de bedrijfsreputatie.

Een digitale transformatie maken met weinig code

Een reeks technologische en zakelijke ontwikkelingen hebben geleid tot dit moment waarop de juiste oplossingen de voorraad reserveonderdelen digitaal kunnen transformeren.

Fabrikanten maakten jarenlang gebruik van op kalenders gebaseerd onderhoud dat afhankelijk was van door de leverancier verstrekte informatie over de levensduur en reparatiegeschiedenis van een onderdeel of onderdeel van de apparatuur. MRO-groepen zouden inspecties, service en vervanging van onderdelen plannen op basis van de gemiddelde tijd tot falen (MTTF) en gegevens over het einde van de levensduur. Reserveonderdelen werden besteld op basis van het vervangingsschema van de leverancier van het apparaat.

Er zijn twee tekortkomingen in deze benadering. Een daarvan is wat er gebeurt als een onderdeel kapot gaat of eerder stopt met werken dan de MTTF-schatting van de onderdeelleverancier? De andere is wat als het onderdeel meer te bieden heeft dan de schatting aan het einde van de levensduur? De traditionele manier om met beide situaties om te gaan, was om reserveonderdelen op voorraad te houden voor het geval er een onverwachte storing zou optreden. En vervang onderdelen op de tijdlijn van de leverancier, zelfs als ze goed blijven functioneren.

Een dergelijke niet-elegante oplossing loste onmiddellijke problemen op, maar tegen een prijs. Problemen met overbevoorrading zijn onder meer:

• Er is meer opslagruimte nodig, wat in veel productieomgevingen een voordeel is
• Onderdelen kunnen verouderd raken als leveranciers hun productlijnen bijwerken
• Geld dat wordt uitgegeven aan extra onderdelen die in de opslag worden bewaard, kan elders worden gebruikt.

Simpel gezegd, er kan meer worden gedaan om de situatie te verbeteren. Enterlow code ontwikkeling en IoT. Fabrikanten gebruiken IoT-gegevens van apparatuur in hun fabrieken om af te stappen van traditioneel op kalenders gebaseerd onderhoud. Met low-code ontwikkelingsplatforms kunnen ze die gegevens gebruiken en toepassingen maken die de mogelijkheden van toezichtcontrole en gegevensacquisitie (SCADA) en andere OT-systemen aanvullen en verbeteren.

Met name fabrikanten zijn overgestapt van een fix it wanneer het de bedrijfsmodus doorbreekt naar reactieve, proactieve en voorspellende/preventieve modi.

Een reactieve modus kan IoT-gegevens over de status van een apparaat en OT-systeemgegevens, zoals waarschuwingen en alarmen, gebruiken en een MRO-actie activeren. Als u bijvoorbeeld opmerkt dat een bepaald onderdeel boven de door de leverancier voorgestelde piekbedrijfstemperatuur draait, zou een op maat ontwikkelde MRO-servicetoepassing die die gegevens gebruikt, het genereren van een probleemticket en serviceoproep kunnen automatiseren.

In een proactieve modus kan een toepassing worden gebruikt die de gegevens van apparaten en OT-systemen haalt en analyses toepast om toekomstige problemen op te sporen en aan te pakken voordat ze uitvaltijd veroorzaken. Terwijl een apparaat bijvoorbeeld zou kunnen werken binnen de specificaties van de leverancier, kunnen analyses in een MRO-toepassing worden gebruikt om op te merken dat bijvoorbeeld een kritieke motor op steeds hogere snelheden draait om dezelfde hoeveelheid werk te doen. Dat afgeleide inzicht zou kunnen worden gebruikt om een ​​inspectie van dat onderdeel op gang te brengen. Bij inspectie kan een MRO-medewerker concluderen dat het beter is om het onderdeel te vervangen dan het risico te lopen dat het defect raakt.

Een voorspellende/preventieve modus gaat een stap verder. Er kan een MRO-servicetoepassing worden ontwikkeld die kunstmatige intelligentie, machine learning of andere geavanceerde analysetechnieken gebruikt om conclusies te trekken uit onderdelen en machinegegevens. Dergelijke voorspellende analyses van de gegevens kunnen iets heel specifieks vinden. Als onderdeel A van deze leverancier in 15 minuten een stijging van 20% van de bedrijfstemperatuur ervaart, is dat een voorbode van een storing in drie dagen. Gewapend met dergelijke informatie binnen een MRO-servicetoepassing, kan een technicus worden gestuurd om een ​​preventieve vervanging van onderdelen uit te voeren om een ​​storing te voorkomen.

Alles terugkoppelen naar optimalisatie van de voorraad van reserveonderdelen

Een ontwikkelplatform met weinig code kan ook worden gebruikt om een ​​applicatie te bouwen om de inzichten en acties van het MRO-systeem te koppelen aan een ERP-systeem dat wordt gebruikt om onderdelen te bestellen.

Een voordeel van het combineren van preventieve en voorspellende onderhoudsoplossingen met ERP is dat het een efficiënter gebruik van bestaande onderdelen mogelijk maakt. Bij de oude benadering, waarbij onderdelen worden vervangen op basis van de gemiddelde aanbevolen levensduur, worden sommige onderdelen buiten gebruik gesteld die nog vele dagen, maanden of jaren zouden kunnen blijven werken. De organisatie verliest die extra nuttige levensduur die het onderdeel zou kunnen krijgen en verbrandt door meer voorraad dan nodig is.

Een dergelijk systeem zou ervoor zorgen dat bepaalde benodigde reserveonderdelen op voorraad zijn wanneer dat nodig is, waardoor onnodige uitvaltijd wordt voorkomen die wacht op de verzending van een cruciaal onderdeel. Het garandeert ook dat onderdelen niet overvolle reserveonderdelen zijn, waardoor er minder behoefte is aan overtollige opslagcapaciteit om de onderdelen te huisvesten. Dit verkleint ook de kans op verouderde onderdelen.

In wezen kan het creëren van nieuwe toepassingen met behulp van platforms voor ontwikkeling met weinig code en IoT leiden tot innovatieve oplossingen voor oude problemen. In het geval van de inventaris van reserveonderdelen zouden fabrikanten een soort "just-in-time"-benadering van reserveonderdelen kunnen ontwikkelen. Het resultaat is een meer geoptimaliseerde methode voor voorraadbeheer.