Yanesh Naidoo Over De Toekomst Van Industrie 4.0: Inzichten Van Jendamark Automation's Innovation Director

Van de werkvloer tot eigenaar van Jendamark Automation, heeft Yanesh Naidoo een lange carrière in automotive productie.

‍

Benoemd tot Afrikaanse techbedrijf van het jaar in 2023, is Jendamark een wereldleider in het ontwerpen en produceren van automobiele assemblagelijnen, met meer dan 3000 automobiele assemblagesystemen wereldwijd gebouwd.

‍

Yanesh Naidoo is de Innovatiedirecteur van het bedrijf waar hij Jendamark's digitale dienstenafdeling leidt. Als expert in Industrie 4.0, waren we verheugd om met Yanesh te zitten en zijn inzicht in productietechnologieën te krijgen.

‍

Hier bespreekt Yanesh of Industrie 4.0 aan zijn beloftes heeft voldaan, de transformatieve rol van AI en waarom we fout zitten in onze aanpak van de kwalificatietekort.

‍

Hoe Kwam U In Productie?

Het is het typische verhaal van een kind dat dingen kapmaakt. Ik zou niet zeggen dat ik creatief was, maar ik was zeker geïnteresseerd in hoe dingen werkten en dingen te maken. Ik hield van auto's en wilde altijd in de automotive engineering ruimte zijn.

Ik wist te komen op de Universiteit van Kaapstad om mechatronica engineering te studeren, wat een heel nieuw soort onderwerp was toen.

Ik kreeg mijn eerste baan bij VW in het planningsgebied, waar we nieuwe apparatuur voor productielijnen plannen - dat was 20-plus jaar geleden. Ik realiseerde me snel dat ik meer geïnteresseerd was in de diepere engineeringkant van de machines, en ik wilde meer betrokken zijn bij machineontwerp.

Op dat moment was Jendamark een leverancier aan VW en toen er een positie was voor een sales engineer rol, solliciteerde ik ervoor en wist die baan te krijgen.

Dit jaar zal ik 20 jaar bij Jendamark zijn. Doorheen mijn carrière heb ik veel verschillende rollen gehad, van sales engineer, tot head of sales en nu ben ik eigenaar van het bedrijf. Ik heb ook het ontwerpbureau en controls-afdeling gemanaged en ik ben nu aan de digitale innovatiekant, een digitaal bedrijf opbouwen op de rug van ons automatiseringsbedrijf.

Uiteindelijk, wat Jendamark doet, is productielijnen ontwerpen en bouwen die automobiele componenten assembleren.

Zo ben ik daar gekomen waar ik vandaag ben.

Afbeelding met dank aan Jendamark

U Moet Veel Veranderingen In De Industrie Hebben Gezien Sinds U Erbij Kwam Meer Dan 20 Jaar Geleden. Hoe Is Productie Geëvolueerd In Die Tijd?

Eerlijk gezegd, ik denk dat het op het oppervlak geëvolueerd is, maar aan het einde van de dag, zijn productiecomponenten min of meer hetzelfde gebleven.

Sommige digitale elementen zijn geïntegreerd, namelijk tracking en traceerbaarheid. Maar ik heb lang in de automotiveindustrie gewerkt en digitalisatie, tracking en tracing zijn al 15 tot 20 jaar in de automotive ruimte. Het moest - elke enkele bout in uw auto moet teruggetraceerd en gelogd worden.

De hele digitale revolutie heeft zich niet zo veel geëxecuteerd als wat de hype zegt. Ik denk dat er nog steeds enorm potentieel is en het wordt nog steeds gerealiseerd, maar eerlijk gezegd, ik denk dat het niet gerealiseerd is zoals we verwachtten.

Industrie 4.0 is nu 10 of 11 jaar oud, toch? Heeft het die revolutionaire impact gehad? Ik ben niet zeker.

‍

Waarom Denkt U Dat Industrie 4.0 Niet Aan Deze Revolutionaire Belofte Heb Voldaan?

Ik denk dat het tweevoudig is. De hoofduitdaging is dat productie een hoop nieuwe tech is verkocht die niet noodzakelijk een probleem oplost en omdat er al deze nieuwe fancy dingen zijn, proberen we problemen te vinden, zodat we de technologie kunnen gebruiken.

Dat is de uitdaging die ik heb met consultants, ze houden ervan om hype te creëren rond nieuwe tech en te zeggen dat als je deze nieuwe, fancy ding niet adopteer, je achterblijft. Terwijl, de juiste aanpak een diep begrip van productieuitdagingen zou moeten zijn.

Ik denk dat de meeste consultants niet weten hoe veiligheidsschoenen voelen, ze hebben nooit genoeg ervaring gehad op de werkvloer, of op een live productielijn om echt een diepe waardering voor de problemen te hebben.

De juiste aanpak moet waarde-gedreven zijn. Zoals het gezegde gaat, "Je kunt een kat op veel manieren vellen". Het is een vreselijk ding, maar dat is de waarheid. De problemen in productie zijn de laatste 20 jaar niet veranderd. De manier waarop we problemen oplossen kan anders zijn, maar als je vanuit een technologiperspectief komt en je het probleem niet echt begrijpt, bereik je niets.

Dat is de ene kant van het probleem, en ik denk dat de andere kant van het probleem is dat productie al honderden jaren op dezelfde manier is gedaan.

De meeste productieculturen zijn retrospectief, we doen dingen op basis van problemen die gisteren gebeurden, zodat ze niet morgen weer gebeuren. Door data correct te gebruiken, hebben we een kans om deze problemen te voorkomen voor morgen.

Conceptueel is dat heel makkelijk te begrijpen, maar productiemensen kijken niet naar een grafiek en denken over het voorkomen van morgen se problemen. Ze kijken naar een grafiek om gisteren se problemen te verklaren, en dus zitten we in een heel retrospectieve mindset.

Zoals met elke verandering, is de mindset het moeilijkste om te veranderen.

‍

Afbeelding met dank aan Jendamark

U Noemde Dat Productie Dezelfde Problemen Heeft Gehad Voor 20 Jaar Of Zo, Wat Zijn Ze?

Het probleem rond vaardigheden is enorm en ik denk niet dat je massive investeringen in technologie nodig hebt om dat op te lossen, ik denk dat het neerkomt op mindset.

Een ander probleem is de beschikbaarheid van informatie. Een van de grootste uitdagingen in fabrieken is dat u verschillende afdelingen heeft. U heeft productiekwaliteit, verkoop, etc. en ze werken van verschillende datasets. Die data combineren in een gemeenschappelijke waarheid voor het bedrijf zal die veel effectiever uitlijnen.

Je vindt herhaalde uitvallen en downtime op bepaalde machines. We blijven daar mee te maken krijgen en lossen de kern van het probleem niet echt op. Dat vereist geen enorme technologieveranderingen, het vereist een mindsetverandering.

Communicatie is ook een enorm probleem tussen mensen, namelijk hoe mensen hun bias in de beschrijving van een issue stoppen. Het is een massaal ding, en het verhaal verandert als het de voedselketen opgaat, omdat mensen hun biases daar aan toevoegen.

‍

Kunt U Een Voorbeeld Van Dat Geven?

We hadden een uitval op een van onze productielijnen in de VS, en we hebben een supportman in deze specifieke plant.

Wanneer de lijn stopt, breekt alle hel los. Er is een grote paniek, iedereen wordt boos, scheldwoorden vliegen... dat is de aard van een fabrieksvloer. Een van de machines brak en toen begon het te escaleren omdat onze klanten veel geld aan het verliezen waren.

Terwijl het de voedselketen opging, waren mensen niet tevreden met de antwoorden die ze van Jendamark kregen over hoe het probleem op te lossen. Tegen de tijd dat het de CEO van onze klant bereikte, en die CEO onze CEO belt, praatten ze over de verkeerde productielijn.

Toen onze CEO intern ons vertelde om ABCD te gaan fixen, had hij het volledig mis.

Er was een miscommunicatie langs de weg en het is als een kapotte telefoon, het is menselijke natuur, we voegen onze biases daar aan toe en dat is de realiteit van wat er op de werkvloer gebeurt.

‍

Is Er Een Manier Dat Technologie Dat Kan Oplossen?

Duidelijke zichtbaarheid is de sleutel. Als de CEO een dashboard had gehad en kon zien dat lijn 7 down was of een bericht op zijn telefoon had gekregen, had het ieders begrip van welke machine down was, uitgelijnd.

Er is een kans voor data om gedeeld te worden over alle niveaus van een organisatie die de waarheid vertegenwoordigt en niet de meningen van mensen.

‍

Het Is Belangrijk Om Die Objectiviteit Te Hebben, Data Kan Niet Op Dezelfde Manier Misgeïnterpreteerd Worden.

Ja, als we daar toegang tot hadden gehad als leverancier, hadden we veel sneller gereageerd.

Dat is wanneer technologie kan helpen, maar het gaat om het probleem eerst begrijpen en dan de juiste technologie erbovenop toepassen.

‍

Natuurlijk, Het Is Beter Om Te Zorgen Dat De Technologie Het Probleem Oplost Dan Andersom. Dat Gezegd Hebbend, Zijn Er Industrie 4.0 Technologieën Waar U Enthousiast Over Bent?

Ik denk dat ze allemaal opwindend zijn, maar we moeten Industrie 4.0 zien als tools in een toolbox, of dat nu collaboratieve robots, 3D-printen, digitalisatie, computer vision, AI, etc. zijn.

Dit is allemaal fancy tech, maar we moeten weten dat ze tools in een toolbox zijn. Je moet de ingenieur sturen om een specifiek probleem op te lossen, het probleem begrijpen en dan de juiste tools kiezen. Niet gaan zoeken naar een probleem waar ze een cobot kunnen gebruiken.

Een cobot is een goed voorbeeld, want die technologie was echt gehyped, maar nu zijn veel cobots gedecommissioneerd. Ze zijn geweldige producten wanneer correct gebruikt, maar veel CEO's zeiden tegen hun ingenieurs, "We moeten cobots gebruiken, zet cobots overal in."

Interessant genoeg, vertraagt een cobot het proces, omdat het veilig moet zijn, het moet op een bepaalde manier geprogrammeerd worden. Een mens is vaak sneller dan een cobot, en een mens die met een cobot werkt, is nog langzamer.

Als ik mijn productiviteit sneller wil maken, kan een cobot deel van de oplossing zijn, maar het hoeft niet. De mindset kan niet zijn, "Er is een cobot, laten we het gebruiken, ik ben niet geïnteresseerd waar - ik wil het gebruiken."

‍

Afbeelding met dank aan Jendamark

Ik Zie Het, Het Gebruiken Voor Het Gebruiken Is Niet Zo Effectief Als Het Gebruiken Om Een Specifiek Probleem Op Te Lossen Dat Alleen Een Cobot Kan Oplossen. Ziet U Die Houding In De Manier Dat We Nu Over AI Praten? Is Het Hetzelfde Ding?

Nee, AI is anders, het is een foundationele en transformationele technologie. Maar weer, ik denk dat het neerkomt op de mindset in de organisatie om het correct te gebruiken.

Of het nu computer vision, large language models of conversationele AI is, ik denk dat het het spel gaat veranderen, omdat het kan doen wat mensen kunnen doen, maar goedkoper, zoals een product inspecteren.

Ik heb hier een waterfles, er zijn bepaalde dingen die een conventionele camera niet kan doen, maar een camera en AI kunnen waarschijnlijk bepaalde dingen op deze fles controleren, net als een mens.

Aan het einde van de dag, kan het minder kosten en potentieel betrouwbaarder zijn, maar het kost tijd.

‍

We Hebben Over Industrie 4.0 Gesproken, Maar Wat Is Uw Visie Op Industrie 5.0?

Weer consultants die proberen meer hype te creëren rond iets wat niets betekent.

Mensen hebben Industrie 4.0 ook misgeïnterpreteerd. Mensen denken dat geavanceerde productie en zeer geautomatiseerde productielijnen Industrie 4.0 zijn, maar zijn ze dat echt?

Voor mij is de definitie van Industrie 4.0 data gebruiken om uw productiviteit te verbeteren.

Industrie 3.0 ging over automatisering en alleen omdat je de lijn automatiseert, betekent dat niet dat het industrie 4.0 is, want je moet data proactief gebruiken in plaats van reactief.

Industrie 5.0? Ik denk dat het allemaal bullsh*t is.

Aan het einde van de dag, komt het neer op hetzelfde, begrijp het probleem dat je probeert op te lossen en gebruik verschillende tools, AI is er een van.

‍

Dus We Spraken Over De Kwalificatietekort Vroeger. Wat Denkt U Is De Kern Van Dat? En Wat Denkt U Dat De Industrie Kan Doen Om Het Aan Te Pakken?

Waar bent u based? Het klinkt alsof u een Engels accent heeft.

Ja, Ik Ben In Londen.

Dus, laat me uw vraag op een langgerekte manier beantwoorden.

De bevolking van de planeet is nu 8 miljard mensen. Iets van drie miljard leven in de "eerste wereld" en vijf miljard leven in ontwikkelingslanden in Zuidoost-Azië, Afrika, India, en delen van Zuid-Amerika, toch?

De meerderheid van de wereldbevolking heeft geen tekort aan arbeid, dit tekort aan arbeid punt is een heel Westers ding.

Ik denk dat migratie veel beter afgehandeld moet worden, want mensen willen naar het VK komen, maar niemand in het VK wil dat ze komen, omdat ze bang zijn voor banen, maar er zijn niet genoeg mensen om het werk te doen.

Er is een kans die gemist wordt, maar dat is mijn politieke mening. Er zijn veel mensen in de ontwikkelende wereld met vaardigheden die willen komen.

Het is niet dat er geen wereldwijde tekort aan mensen is, er is niet. De perceptie van een vaardigheidstekort is waar in bepaalde fabrieken, duidelijk, en in bepaalde landen, maar het is niet waar voor de hele wereld. Feitelijk, het is niet waar voor de meerderheid van de wereld.

Dat Is Interessant, Ik Heb Anderen In De Industrie Gezien Die Dingen Als Onderwijs En Outreach Voorstellen Als Oplossing. U Bent De Eerste Persoon Die Ik Gesproken Heb Die Erop Weest Dat De Mensen Er Zijn En Ze Kunt Binnenhalen Om Op Deze Vakkundige Banen Te Werken.

Het gaat allemaal terug naar het begrijpen van het probleem.

Ik denk ook dat COVID een impact heeft gehad op de industrie. Een ander ding is dat productie minder sexy is geworden en mensen niet meer willen doen. Er is wat marketing nodig om het weer cool te maken, en ik denk dat de technologie een kans is om het weer cool te maken.

Ik denk dat de arbeidstekort nu opgelost raakt, omdat de vraag daalt. Je had deze supply chain uitdaging in COVID. Er was enorme vraag en niet genoeg mensen, dus je had deze grote pieken en ik denk dat de hysteresis in de curve uitvlakt.

Als ik iets met uw publiek zou willen achterlaten, zou het zijn dat er geen tekort is aan mensen en geen tekort aan bereidwillige mensen.

Afbeelding met dank aan Jendamark

U Bent Al Jaren In De Industrie En U Bent Zo Gepassioneerd Erover. Wat Is Het Dat U Geïnteresseerd Houdt In Productie?

Ons bedrijf heeft deze ethos dat fabrieken alleen beter kunnen met betere mensen. Ik ben op een missie om een grotere impact te maken op productie door mensen effectiever en gelukkiger te maken.

Het is een les die ik bij VW heb geleerd; er was een zeswekperiode in mijn leven die de manier veranderde hoe ik voor de rest van mijn leven nadenk.

Toen ik mijn universiteit afmaakte en bij VW begon, betrof een deel van de graduate training het werken voor zes weken op de productielijn als operator. Ik had het pech dat ik de korte strook trok en ik moest nachtdiensten doen, uitlaten monteren in een auto.

Ik ontwikkelde een enorme waardering voor wat operators moeten doen en ik denk dat als fabrieken beter willen zijn, ze moeten beginnen met de operator en dingen makkelijker voor ze maken. Dat kan alles zijn, van mechanisch, elektrisch en nu AI om de fabrieken te assisteren.

Eenvoudige dingen zoals voorspellen dat de barcodeprinter het inkt uitgaat. Een stom ding als dat kan een productielijn stoppen, en vertrouw me, ik heb dat vaak gezien.

We hebben veel processen de afgelopen jaren van boven naar beneden geïntroduceerd, ISO is een goed voorbeeld. Een ISO-procedure komt heel erg van een CEO om te zorgen dat wanneer je geaudit wordt, je compliance volgt.

Op het moment dat het bij de mensen op de werkvloer aankomt die dingen maken, het onderhoudsteam, de operators, is het een tick-box oefening. Het betekent niets. Ze doen het alleen omdat iemand zoekt naar een compliance-certificaat.

Het voegt geen waarde toe aan het bedrijf, terwijl als we gedragsverandering kunnen drijven met data van beneden naar boven, we operators kunnen laten sturen van CEO's correct.

Dat is wat ik hoop dat Industrie 4.0 wordt, zodat operators meer geempowered zijn, zodat fabrieken meer geld kunnen maken, en dan CEO's hun richting krijgen van operators en onderhoudslieden, niet andersom.