De toekomst van Manufacturing Operations Management:op het kruispunt van MES- en IoT-platforms

In alle sectoren vormen de versnelling van productinnovatiecycli en de groeiende variabiliteit van de marktvraag een uitdaging voor productiefabrieken en orga...

In verschillende bedrijfstakken vormen de versnelling van productinnovatiecycli en de groeiende variabiliteit van de marktvraag een uitdaging voor fabrieken en organisaties die voornamelijk zijn ontworpen voor efficiëntie. Voeg daar de algemene trend naar meer gepersonaliseerde producten aan toe, en je begrijpt waarom flexibiliteit een belangrijke drijfveer achter de “Industry 4.0” (I4.0)-revolutie is. Onnodig te zeggen dat productiviteits- en kwaliteitseisen niet zullen verdwijnen; in feite vereist succes tegenwoordig efficiëntie en flexibiliteit. Terwijl ze van initiële proof-of-concepts naar grootschalige implementaties gaan, zullen fabrikanten een nieuwe benadering van Manufacturing Operations Management (MOM) nodig hebben, wat een uitdaging vormt voor het MES-ecosysteem zoals we dat kennen.

De toekomst van MES                         

De versnelde vernieuwing van producten en hun toegenomen personalisatie vereisen een veel nauwere integratie tussen product lifecycle management (PLM) en productieprocessen. Een naadloze stroom van productdefinitiegegevens maakt het mogelijk om de introductie van nieuwe producten of varianten te versnellen, wat weken of maanden bespaart in de time-to-market van product- of service-innovaties.

Om zich aan te passen aan de fluctuerende marktvraag, zijn flexibele fabrieken nodig die vrijwel onmiddellijk kunnen op- en afbouwen en omschakelen, terwijl ze zorgen voor end-to-end traceerbaarheid voor compliance- of klantenserviceredenen. Om al deze redenen wordt de rol van MES als de "uitvoeringsarm" van ERP versterkt, en de meeste Industrie 4.0-leiders beschouwen het nog steeds terecht als de ruggengraat van hun productieactiviteiten.

Een nieuw paradigma

Hoewel ze het belang van een goed ontworpen MES-kernsysteem erkennen, worden de meeste fabrikanten geconfronteerd met vergelijkbare problemen. De meeste MES-implementaties begonnen meer dan tien jaar geleden, toen de IT/OT-kloof nog groot was en veel vaste bedrading nodig was. Als gevolg hiervan, en om een ​​ononderbroken werking te garanderen, is het toevoegen of evolueren van functionaliteit nog steeds gebonden aan release-/upgradecycli van meerdere jaren. Ten tweede zijn de meeste MES-oplossingen ontworpen in een tijd dat de huidige standaardpatronen die softwareoplossingen zowel flexibel als schaalbaar maken, in de cloud of op locatie, nog in de kinderschoenen stonden.

Wanneer ze met productiemanagers praten, benadrukken ze twee belangrijke vereisten voor het beheer van productieprocessen:

1. Om complexere en snel veranderende activiteiten onder controle te houden, hebben ze end-to-end zichtbaarheid nodig, over de grenzen van systemen heen. Om de juiste beslissingen te nemen, hebben ze niet alleen realtime productiegegevens nodig, maar ook in de context van stamgegevens afkomstig van de PLM of ERP.
2. Om het toenemende tempo van veranderingen aan te kunnen, hebben ze een stabiele ruggengraat nodig, maar ook de mogelijkheid om deze flexibel uit te breiden met probleemspecifieke apps die uiteindelijk het kernsysteem zullen verrijken.

Naast zijn traditionele rol, moet de MES flexibele en krachtige integratie-, analyse- en app-ontwikkelingsmogelijkheden bieden, waarvoor het duidelijk niet is ontworpen.

De rol van IoT

Voor het eerst ontwikkeld voor het verbinden van producten en het aanbieden van diensten die deze uitbreiden, verpakken IoT-platforms - zoals GE Predix, Siemens Mindsphere of PTC Thingworx - deze mogelijkheden in een geïntegreerde oplossing, meestal gemakkelijk toegankelijk in de cloud. Veel fabrikanten hebben hen vervolgens geselecteerd om puntoplossingen te ontwikkelen, waarbij ze het potentieel van IoT en big data-analyse onderzoeken om hun activiteiten te optimaliseren.

Ook kleine start-ups zagen de kans en gebruikten deze platforms om pakketoplossingen aan te bieden op het gebied van predictief onderhoud, asset performance management en productie-optimalisatie. Ten slotte zijn de grote cloudspelers ook begonnen met het aanbieden van IoT-specifieke frameworks die alle basisfuncties bieden, van connectiviteit op de werkvloer tot machine learning.

De meeste productieklanten waarmee we samenwerken, bevinden zich op hetzelfde kruispunt. Eerste proof-of-concept-pilots hebben aangetoond dat er zinvolle besparingen kunnen worden bereikt in betrouwbaarheid, opbrengst of algehele efficiëntie van activa en zelfs complete productielijnen. Bovendien toonden dergelijke proefprojecten ook de flexibiliteit van de IoT-platforms aan, waardoor ze de tijd om puntoplossingen te ontwikkelen voor een verscheidenheid aan operationele uitdagingen drastisch konden verkorten. Maar deze pilots van onderaf leidden vaak tot de verspreiding van incompatibele technologieën, wat er soms toe leidde dat de CIO's tussenbeide kwamen om op hol geslagen kosten en beveiligingsproblemen te stoppen.

De vraag die ons veel wordt gesteld, is hoe we verder kunnen schalen dan die experimenten, de technologische proliferatie vermijden maar zonder de lokale procesinnovatie te onderdrukken.

Niet alleen technologie     

De pilotprojecten hebben ook bevestigd dat I4.0 een veel diepere transformatie is dan het inzetten van slimmere automatisering. Operations on-the-fly optimaliseren, op basis van data, is een diepgaande evolutie van de managementcultuur. De productiemanager, wiens waarde ligt in zijn intuïtieve begrip van operaties, moet accepteren dat analytics zijn/haar intuïtie zal ondersteunen en verbeteren en deze geleidelijk zal automatiseren.

Vergelijkbaar met hoe I3.0 drive voor automatisering de lasser evolueerde naar robotprogrammeur, met behulp van geavanceerde technologieën om robots slimmer en autonomer te maken, betekent I4.0 dezelfde evolutie voor productiebeheer. In vergelijking met het besteden van 80% van hun tijd aan het runnen van de fabriek, vereist hun rol het verfijnen van een systeem dat het nog slimmer en uiteindelijk autonoom zal maken.

Als u denkt dat dit een triviale transformatie is, controleert u bij uw volgende fabrieksbezoek of het recentelijk geïmplementeerde productiedashboard echt de realiteit van de werkvloer weerspiegelt en wordt gebruikt om de productie aan te sturen. Maar in een paar zeldzame gevallen zal de supervisor nog steeds behoorlijk overtuigend uitleggen waarom hij nog steeds zijn eigen XL-spreadsheet nodig heeft om de operaties aan te sturen en de dagelijkse productievergadering te leiden.

Als je dieper graaft, zul je zien dat zijn laatste verzoeken om nog een paar sensoren en eenvoudige analyses om een ​​hardnekkig probleem beter te begrijpen, zes maanden in beslag namen en dat het automatiseren van de oplossing die hij uiteindelijk heeft uitgewerkt niet mogelijk zal zijn vanwege de kosten en de tijd het zou duren op basis van het bestaande IT/OT-landschap.

De MES van de toekomst    

In verschillende sectoren overwegen CIO's nu een toekomst waarin MES- en IoT-platforms naast elkaar worden ingezet en in de loop van de tijd worden geïntegreerd in een flexibel en schaalbaar platform dat hun I4.0-strategieën in de komende tien jaar kan ondersteunen.

Hoewel de beginsituatie van bedrijven heel anders is, is de algemene richting vrij gelijkaardig. Ontdoe eerst de MES van specifieke ontwikkelingen en implementeer een gestroomlijnd kernsysteem, gericht op de procedurele kant van de operaties, nauw geïntegreerd met het ERP, inclusief standaard/wettelijke rapportagevereisten. Door terug te keren naar een standaard "no mods"-implementatie worden de kosten beperkt, terwijl u kunt profiteren van de innovatie van de leverancier via regelmatige upgrades. De algemene richting is meer openheid, gebaseerd op cloudstandaarden, MES-systemen zullen ook gemakkelijker te integreren zijn in moderne architecturen. Ten tweede, gebruik het IoT-platform om toepassingen voor prestatiebewaking en optimalisatie te ontwikkelen die constante evolutie en een veel snellere levenscyclus vereisen. Het platform wordt gebruikt om precieze problemen te begrijpen, op te lossen en te kwalificeren, waarna de gekwalificeerde oplossing wordt meegenomen in de vereisten voor de volgende MES-release. Het kan natuurlijk geen kwaad als het platform het ook mogelijk maakt om een ​​tijdelijke oplossing te implementeren om te beginnen met betalen voor de upgrade.

Mits goed ondersteund door de juiste investeringen om de bovengenoemde nieuwe vaardigheden te ontwikkelen, kan de inzet van een IoT-platform de I4.0-transformatie aanzienlijk versnellen. De oprichting van een toegewijd datateam, bestaande uit zowel toekomstgerichte procesexperts als datawetenschappers die van fabriek naar fabriek kunnen gaan om pilots en implementaties te ondersteunen, is een van de gebieden waar de meeste leiders hebben geïnvesteerd. Sommige van deze datateams bevatten ook agile ontwikkelingsteams die opeenvolgende releases van apps kunnen produceren die problemen met grote impact aanpakken, in nauwe samenwerking met procesingenieurs en productiesupervisors.

Het ontwikkelen van architectuurpatronen die naadloze integratie mogelijk maken tussen kant-en-klare MES-implementaties en op platform gebaseerde analytische applicaties is een belangrijke pijler van co-innovatie met toonaangevende klanten. Het goede nieuws is dat dit dezelfde patronen zijn die we met succes hebben geïmplementeerd bij de front-end van bedrijven rond CRM-pakketten.

Multidisciplinaire teams van procesingenieurs, datawetenschappers en cloudarchitecten onderzoeken de mogelijkheden om met één app tegelijk tot de staat van autonome operaties te komen, gebruikmakend van de kracht van cloudtechnologieën. In een niet zo verre toekomst kan het idee van Manufacturing App Store heel goed werkelijkheid worden.

Door Pascal Brosset, CTO Digital Manufacturing, van Capgemini