Commentaar van een expert:De toekomst van afval in een digitale wereld

Afval. Het is een woord dat we allemaal kennen in de maakindustrie en een uitdaging waar we continu mee worstelen. Het komt in veel verschillende...

Afval. Het is een woord dat we allemaal kennen in de maakindustrie en een uitdaging waar we continu mee worstelen. Het komt in veel verschillende vormen voor, niet alleen van de grondstoffen, componenten of defecte producten die nooit in de handen van betalende klanten komen, maar ook van de hulpbronnen die in elke fase van het productieproces worden gebruikt - zoals arbeid, energie, opslag, transport en activa, inclusief installaties en machines - die worden verbruikt maar niet bijdragen aan de totale inkomsten. Simpel gezegd, verspilling zijn de kosten van inputs die niet in geld worden omgezet, en daarom zijn outputs in efficiëntie, productiviteit, wendbaarheid en kwaliteit allemaal proxy's voor verspilling.

Hoewel afval volgens de filosofie van Lean Manufacturing een meer geformaliseerd concept is geworden, is het een uitdaging die de industrie al sinds de geboorte van moderne productie doordringt. Toen Matthew Boulton en zijn zakenpartner John Fothergill in 1766 de Soho Manufactory in Birmingham, Engeland openden, luidden ze het concept van 'massaproductie' in om een ​​revolutie teweeg te brengen in de inefficiënte huisnijverheid van die tijd. In 1782 vervingen ze hun door water aangedreven metalen walserij door een revolutionaire nieuwe krachtbron - de Watt-stoommachine - en zo begon de 'oorlog tegen afval'.

Vanaf dat moment hebben we voortdurend nieuwe technieken, methoden, processen en technologieën uitgevonden om afval te verminderen. Toen grote innovaties zoals de Watt-stoommachine opkwamen, realiseerden onze voorgangers seismische voordelen in efficiëntie en productiviteit, die werd gevolgd door een periode van voortdurende verbeteringen en fijnafstemming. Dit maximaliseerde de voordelen van die innovaties nog verder en ging door totdat de volgende grote innovaties opkwamen, zoals elektriciteit, waarbij elektrische motoren stoom vervingen en het mogelijk maakte om de stroom sterk gedistribueerd, kosteneffectiever en betrouwbaarder te maken. Toen luidde de lopende band het nieuwe paradigma voor de verdeling en het gebruik van arbeid in en de transistor gaf aanleiding tot industriële computerbesturing en automatisering.

Elk van deze belangrijke mijlpalen zag de eerste impact, gevolgd door een periode van voortdurende verfijning en verbetering, waarbij opeenvolgende verbeteringen steeds minder rendement opleveren totdat de volgende seismische verschuiving plaatsvindt. Bij het zoeken naar gebieden om het productieproces te verbeteren, zullen de meeste organisaties de neiging hebben om eerst het 'laagste hangende fruit' te plukken, voordat ze op zoek gaan naar hardere en subtielere verbeteringen, omdat ze voortdurend streven naar nieuwe manieren om verspilling te elimineren. Ze zullen echter spoedig een punt bereiken waarop de kosten om een ​​afvalbron te elimineren gelijk of groter worden dan het gerealiseerde voordeel - helaas, de wet van de afnemende meeropbrengst.

In dit stadium wordt het gewoon oneconomisch om deze verbeteringen door te voeren en als gevolg daarvan beginnen efficiëntie- en productiviteitswinsten af ​​te vlakken. Ik geloof dat dit is waar de meeste fabrikanten zich tegenwoordig bevinden, en het helpt gedeeltelijk de zogenaamde productiviteitsparadox te verklaren. Ondanks investeringen in nieuwe apparatuur, processen en technieken, blijft de productiviteitsgroei vlak omdat het laaghangende fruit is geoogst en bedrijven vast komen te zitten in een cyclus van afnemende opbrengsten per investeringseenheid. De productiviteitsparadox kan alleen worden doorbroken wanneer de volgende seismische verschuiving zich voordoet en aanzienlijke prestatieverbeteringen oplevert.

Zoals de geschiedenis heeft aangetoond, vinden deze verschuivingen niet van de ene op de andere dag plaats. Ze worden aanvankelijk geconfronteerd met scepsis en vaak spot, voordat ze door een periode van hype gaan, gevolgd door desillusie omdat de waargenomen voordelen uitblijven. Deze overgang kan vaak meerdere jaren, mogelijk decennia duren, voordat geleidelijk de tastbare voordelen zichtbaar worden door wat IT-analistenbureau Gartner de 'helling van verlichting' noemt - de vierde fase van de Hype Cycle . Digitalisering, Smart Factories, de Fabriek van de Toekomst, Industrie 4,0 en het Industrial Internet of Things (IoT) zijn allemaal variaties op hetzelfde thema en vormen de wortels van deze volgende grote cyclus. Hoewel er veel over deze thema's is en nog steeds wordt gerapporteerd, zijn ze allemaal gebaseerd op de exploitatie van één enkel fundamenteel ingrediënt:informatie, het volgende cruciale wapen in de oorlog tegen afval.

ZIE OOK:

• De maart-editie van Manufacturing Global is live
• Autosalon van Genève:de belangrijkste trends op het gebied van autotechnologie die u niet wilt missen
• Siemens gaat KACO nieuwe energie verwerven om zijn productiecapaciteiten te verbeteren
• Bray International:de mentaliteit van de klepfabricage veranderen door digitale transformatie

Afnemende efficiëntie en productiviteitsopbrengsten van bestaande werkvloertechnologieën zoals automatisering en offline prestatieverbeteringsmethoden zoals six-sigma hebben een spreekwoordelijk glazen plafond bereikt. Neem bijvoorbeeld de meting van Overall Equipment Effectiveness (OEE) die gewoonlijk wordt gebruikt om te evalueren hoe effectief een productieactiviteit wordt gebruikt. Een OEE van 100% duidt op een perfecte productieomgeving, waarbij alleen goede producten zo snel mogelijk worden geproduceerd en geen downtime. Het bereiken van dit OEE-niveau is waarschijnlijk onmogelijk, maar algemeen onderzoek in een breed scala aan onderzoeken suggereert dat fabrikanten van wereldklasse streven naar een OEE van ongeveer 80-85%, waarbij 50-60% gebruikelijker is en 30-40% niet. ongewoon. Dit illustreert niet alleen dat er nog aanzienlijke ruimte voor verbetering is op het gebied van efficiëntie en productiviteit, het laat ook zien dat onze inspanningen om de prestaties te verbeteren zeer zelden 'de naald begeven'. In plaats daarvan vertrouwen fabrikanten op het resultaat van een groot aantal kleinere en soms dure verbeteringen om echt effect te hebben.

Om dit glazen plafond te doorbreken, moeten we gebruik maken van informatie en data-assets door een groter niveau van operationele scherpte te ontwikkelen dan we nu hebben. In fysieke systemen zullen we altijd een niveau van natuurlijke variabiliteit en onvoorspelbaarheid hebben, maar we mogen dat niet blijven gebruiken als excuus voor suboptimale productieprocessen. In plaats daarvan moeten we deze informatie gebruiken om te begrijpen wanneer en waar deze zich voordoen (in realtime of bijna realtime) en om de mechanismen te hebben om op die variabiliteit en onvoorspelbaarheid 'zoals het gebeurt' te reageren en deze te verminderen, of beter nog 'voordat het gebeurt'.

Dit is niet eenvoudig en vereist continu begrip en monitoring van vele variabelen, niet alleen over een enkele meting, proces of productkenmerk, maar over het hele causale landschap. In een productieomgeving zijn processen zelden volledig geïsoleerd, omdat de prestaties van het ene proces waarschijnlijk worden veroorzaakt door talloze andere invloeden - zowel directe als omgevingsinvloeden. Dit wordt vaak de 'vloek van de dimensie' genoemd:hoe meer dimensies we hebben, hoe meer gegevens we nodig hebben en hoe moeilijker het wordt om bruikbare inzichten te verkrijgen. Helaas is het menselijk brein niet ontworpen om dit niveau van complexiteit aan te kunnen, omdat we moeite hebben om gevolgtrekkingen te begrijpen in een zeer laag aantal dimensies en in een zeer zittend tempo.

Gelukkig komen verschillende opkomende technologieën samen en worden ze volwassen om de basis te vormen voor de volgende verschuiving in productie-efficiëntie en productiviteit. De kosten en miniaturisering van geavanceerde sensoren stellen organisaties van elke omvang in staat om onvoorstelbare hoeveelheden gegevens continu vast te leggen uit hun vraag- en toeleveringsketens of zelfs ingebed in de producten zelf. Afhankelijk van hun niveau van verfijning, kan dit autonome computerbewerkingen mogelijk maken met behulp van geavanceerde algoritmen die rechtstreeks in de sensoren zijn ingebed (bekend als Edge Computing) om rechtstreeks samen te werken met andere sensoren en apparaten in een gesloten lus (Machine-to-Machine). Door de opkomst van alomtegenwoordige communicatienetwerken (een trend die weer zal veranderen wanneer de nieuwe 5G-standaard mainstream wordt) zijn deze sensoren in staat om verzamelde gegevens met hoge snelheid vanaf elke locatie ter wereld te communiceren.

Deze gegevensstromen vereisen enorme hoeveelheden gegevensopslag en computerbronnen die de informatie met een snelheid kunnen filteren, sorteren en analyseren, zodat realtime inzichten kunnen worden gegenereerd, en dit wordt mogelijk gemaakt door big data en cloudcomputing die de zakelijke waarde van gegevens en informatie van dure on-premises infrastructuur. Ten slotte moeten de analyses en inzichten die uit deze gegevens worden afgeleid, op het juiste moment op de juiste plaats beschikbaar worden gesteld. Er moeten effectieve acties worden ondernomen, altijd beschikbaar op vrijwel elk apparaat, in een zeer visuele en intuïtieve vorm die werknemers gemakkelijk kunnen interpreteren en handelen bij. Dit wordt mogelijk gemaakt door de evolutie van cloudgebaseerde Software-as-a-Service (SaaS) en Rich Web Application (RWA)-interfaces die tegenwoordig mainstream worden

Door de digitalisering van de fabriek, de werkvloer en de toeleveringsketen kunnen fabrikanten verspilling snel identificeren en elimineren op manieren die voorheen niet mogelijk of economisch haalbaar waren, en dit zal een nieuw tijdperk van efficiëntie en productiviteit inluiden. Zodra het laaghangende fruit is geplukt, zullen we doorgaan met het ontwikkelen van de technologieën en technieken om nieuwe en innovatieve manieren te vinden om verspilling nog verder te verminderen, totdat de wetten van de afnemende meeropbrengst beginnen te bijten, en we op zoek zijn naar de volgende grote verschuiving naar tevoorschijnkomen. Maar, zoals de kunstmatige-intelligentiegoeroe Andrew Ng ons eraan herinnert, is nu zorgen maken over overbevolking op Mars.

InfinityQS - de toonaangevende leverancier van  Statistische procescontrole (SPC)  software en diensten aan fabrikanten wereldwijd. De oplossingen automatiseren het verzamelen en analyseren van gegevens tijdens het productieproces, om realtime beslissingen over procesverbeteringen mogelijk te maken en defecten te voorkomen voordat ze zich voordoen. Ontwikkeld door industriële statistici met behulp van bewezen methodologieën voor kwaliteitsanalyse en -controle, besparen InfinityQS-oplossingen toonaangevende fabrikanten miljoenen dollars per jaar.