Hoe voorspellend onderhoud digitale transformatie in de productie brandt

Hoe aan te passen aan Digitale Transformatie

Er zijn veel digitale transformatietrends in de productie. Additive manufacturing, verbonden apparaten, clouddiensten, en meer helpen bedrijven controle te krijgen in een steeds veranderende wereld. Veel bedrijven praten over digitale transformaties, maar recente gebeurtenissen hebben getoond dat technologie nog steeds gedreven wordt door traditionele factoren, zoals natuurlijke hulpbronnen, bevolking, en ziekte.

We hebben al behandeld hoe 3D-printen de digitale transformatie drijft. Het volgende zal snel voorspellende technologie die de productie bevordert en de drijfveren die de industriële push naar een digitale toekomst versnellen, bekijken. Later zullen we bekijken hoe data, dashboards, en cloud computing de digitale transformatie beïnvloeden.

Voorspellende Data: Flexibel en Snel Zijn

Voorspellend onderhoud kan helpen tonen wanneer een machine onderhoud nodig heeft. Dit wordt gedaan via data en heeft zich als waardevol bewezen. De term voorspellend onderhoud is al jaren bekend en is vaak een relatief makkelijke manier om een return on investment (ROI) te tonen voor het aannemen van nieuwe technologie. Echter, naarmate voldoende datasets verzameld zijn, kan veel meer met voorspellende mogelijkheden gedaan worden. Bedrijven willen zo flexibel en snel mogelijk zijn om aan te passen aan marktbehoeftes.

Het implementeren van voorspellend onderhoud heeft zijn eigen uitdagingen. In een toekomstig artikel zullen we die uitdagingen aanraken, samen met enkele best practices voor mitigatie.

Figuur 1. Een cobot die naast een mens werkt met een HMI. Afbeelding gebruikt met toestemming van SYSPRO

Terwijl digitale transformaties flexibiliteit kunnen verbeteren, hebben bedrijven technologie nodig om toekomstige marktvraag te voorspellen om voorop te lopen bij de verandering. Vraagplanning is een ander voorspellend hulpmiddel dat bedrijven gebruiken om voorop te lopen bij marktbehoeftes. Het kan beweerd worden dat vraagplanning was hoe vroege samenlevingen kalenders creëerden of seizoenen bijhielden.

Een voorbeeld kan het gebruik van vergelijkbare technologie met weerdata om de toeleveringsketens van allergiemedicijnen naar apotheken te managen. Weerdata met voorspellende software kan bepalen wanneer, waar, en wat voor type allergies een gebied kunnen raken.

Deze technologie geeft bedrijven de kans om te handelen op marktbehoeftes in plaats te reageren nadat de vraag plaatsvindt. Dit voorbeeld is slechts één eenvoudige oplossing om real-world data met hulpbronnen en bevolking te matchen om een efficiënt bedrijfsmodel te creëren.

Digitale Versnellers

Digitale transformaties helpen de industrie, maar bedrijven moeten nog steeds de kosten en ROI rechtvaardigen. Zoals veel ondernemers en investeerders zullen vragen: wat voor probleem lost dit op?

Figuur 2. Veel technologieën gaan in digitale transformatie.

Om te bepalen waar of hoe snel technologie geadopteerd zal worden, mag niet focussen op apparaten en oplossingen. Bedrijven en investeerders moeten focussen op problemen. Vaak is het groter het probleem, des te sneller industrieën oplossingen aannemen.

Bijvoorbeeld, recent is COVID-19 een van de grootste drijfveren van digitale transformatie in de wereld geworden. Deze reactie demonstreert niet alleen de kracht van grote problemen, maar het belang van traditionele drijfveren zoals hulpbronnen, bevolking, ziekte, etc.

De industrie focust vaak op oplossingen die kosteneffectief of gemakkelijk te integreren zijn. Echter, de beste oplossingen zijn niet noodzakelijk de slimste of sterkste, maar degene die nauwkeurig en snel aanpassen aan de huidige omgeving.

Deze paradigma-verschuivende momenten helpen ons ons te herinneren dat het vaak het beste is om te focussen op het probleem en niet afgeleid te raken door blikende nieuwe technologie.