MES en IoT-platforms: De toekomst van Manufacturing Operations Management navigeren

In alle sectoren stellen de versnelde productinnovatiecycli en de groeiende variabiliteit van marktvraag productieplanten en organisaties die voornamelijk ontworpen waren voor efficiëntie, op de proef. Voeg de algemene trend naar meer gepersonaliseerde producten toe, en u begrijpt waarom een cruciale drijfveer van de "Industry 4.0" (I4.0) revolutie flexibiliteit is. Natuurlijk zullen productiviteits- en kwaliteitseisen niet verdwijnen; in feite vereist succes vandaag efficiëntie én flexibiliteit. Naarmate ze bewegen van initiële proof-of-concepts naar grootschalige implementaties, zullen fabrikanten een nieuwe benadering van manufacturing operations management (MOM) vereisen, wat het MES-ecosysteem uitdaagt zoals we het kenden.

De toekomst van MES

De versnelde vernieuwing van producten en hun verhoogde personalisatie vereisen een veel strakkere integratie tussen product lifecycle management (PLM) en productieprocessen. Een naadloze stroom van productdefinitiedata stelt in staat de introductie van nieuwe producten of varianten te versnellen, weken of maanden besparend in de time-to-market van product- of dienstverleningsinnovaties.

Aanpassen aan fluctuerende marktvraag vereist flexibele fabrieken die omhoog en omlaag kunnen schalen en near-instant kunnen switchen, terwijl end-to-end traceerbaarheid gewaarborgd wordt voor compliance of klantenservice-redenen. Voor al deze redenen wordt de rol van MES als de "uitvoeringsarm" van ERP versterkt, en de meeste Industry 4.0-leiders beschouwen het terecht nog steeds als de ruggengraat van hun productieoperaties.

Een nieuw paradigma

Hoewel het belang van een goed ontworpen MES-kernsysteem erkend wordt, worden de meeste fabrikanten geconfronteerd met soortgelijke issues. De meeste MES-implementaties starteden meer dan een decennium geleden, toen de IT/OT-kloof nog wijd was en veel hardwiring vereist. Als resultaat, en om ononderbroken operaties te waarborgen, is het toevoegen of evolueren van functionaliteit nog steeds gebonden aan multi-jaar release/upgrade-cycli. Ten tweede, de meerderheid van MES-oplossingen was gearchitecteerd op een moment dat de huidige standaardpatronen die softwareoplossingen zowel flexibel en schaalbaar maken, in de cloud of on-premise, nog in de kinderschoenen stonden.

In gesprekken met productie-executieven, benadrukken ze twee hoofdvereisten voor manufacturing operations management:

1. Om complexere en snel veranderende operaties onder controle te houden, hebben ze end-to-end zichtbaarheid nodig, across systeemgrenzen. Om de juiste beslissingen te nemen, hebben ze niet alleen realtime productiedata nodig, maar ook in context van master data afkomstig van PLM of ERP.
2. Om te kunnen anticiperen op het toenemende tempo van verandering, hebben ze een stabiele ruggengraat nodig, maar ook de capaciteit om deze flexibel uit te breiden met issue-specifieke apps die uiteindelijk het kernsysteem zullen verrijken.

Naast zijn traditionele rol, moet de MES dan flexibele en krachtige integratie, analytics en app-ontwikkelingscapaciteiten bieden, waarvoor het duidelijk niet gearchitecteerd was.

IoT's rol

Eerst ontwikkeld voor het verbinden van producten en diensten die die uitbreiden, verpakken IoT-platforms – zoals GE Predix, Siemens Mindsphere of PTC Thingworx – deze capaciteiten in een geïntegreerde oplossing, meestal gemakkelijk toegankelijk in de cloud. Veel fabrikanten hebben ze dan geselecteerd om point-oplossingen te ontwikkelen, het potentieel van IoT en big data analytics te verkennen om hun operaties te optimaliseren.

Kleine start-ups zagen ook de kans en gebruikten deze platforms om verpakte oplossingen aan te bieden in de gebieden van voorspellend onderhoud, asset performance management en productie-optimalisatie. Tenslotte hebben de grote cloud-spelers ook begonnen IoT-specifieke frameworks aan te bieden die alle basisfuncties bieden, van shopfloor-connectiviteit tot machine learning.

De meerderheid van de productieklanten die we begeleiden, staan op hetzelfde kruispunt. Initiële proof-of-concept pilotprojecten hebben aangetoond dat zinvolle besparingen behaald konden worden in betrouwbaarheid, opbrengst of algehele efficiëntie van assets en zelfs complete productielijnen. Bovendien hebben dergelijke pilotprojecten ook de flexibiliteit van de IoT-platforms aangetoond, wat hen in staat stelt de tijd om point-oplossingen voor een verscheidenheid aan operationele uitdagingen te ontwikkelen, dramatisch te verkorten. Maar deze meestal bottom-up pilots leidden vaak tot proliferatie van incompatibele technieken, soms leidend tot dat CIO's ingrepen om ontlopende kosten en beveiligingsissues te stoppen.

De vraag die we vaak krijgen is hoe te schalen boven die experimenten, zonder technologieproliferatie maar zonder lokale procesinnovatie te verstikken.

Niet alleen technologie

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

Vergelijkbaar met hoe I3.0's drive voor automatisering de lasker deed evolueren naar robotprogrammeur, met geavanceerde technologieën om robots slimmer en autonomer te maken, betekent I4.0 dezelfde evolutie voor productiemanagement. In vergelijking met 80% van hun tijd de fabriek runnen, zal hun rol vereisen het finetunen van een systeem dat het nog slimmer en uiteindelijk autonoom zal maken.

Als u gelooft dat dit een triviale transformatie is, check bij uw volgende fabrieksbezoek of het recent geïmplementeerde productiedashboard werkelijk de realiteit van de shopfloor weerspiegelt en gebruikt wordt om productie 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 operaties te sturen en de dagelijkse productiebijeenkomst te runnen.

Dieper graven vindt u dat zijn recentste verzoeken voor een paar meer sensoren en simpele analytics om een persistent issue beter te begrijpen, 6 maanden hebben geduurd om vervuld te worden en dat het automatiseren van de oplossing die hij uiteindelijk uitvond niet mogelijk zal zijn vanwege kosten en de tijd die het zou kosten op basis van het bestaande IT/OT-landschap.

De MES van de toekomst

In alle sectoren overwegen CIO's nu een toekomst waar MES en IoT-platforms naast elkaar geïmplementeerd zouden worden en over tijd geïntegreerd in een flexibel en schaalbaar platform dat hun I4.0-strategieën in de komende decennia kan ondersteunen.

Hoewel de initiële staat van bedrijven redelijk anders is, is de algemene richting redelijk vergelijkbaar. Eerst, de-clutter de MES van specifieke ontwikkelingen en implementeer een gestroomlijnd kernsysteem, gefocust op de procedurale kant van operaties, strak geïntegreerd met de ERP, inclusief standaard/regulatorische rapportagevereisten. Terugkeren naar een standaard "no mods" implementatie beperkt kosten en stelt in staat om voordeel te halen uit de leveranciersinnovatie via regelmatige upgrades. De algemene richting gaande naar meer openheid, gebaseerd op cloud-standaarden, zullen MES-systemen ook makkelijker te integreren in moderne architecturen. Ten tweede, benut het IoT-platform om performance monitoring- en optimalisatie-applicaties te ontwikkelen die continue evolutie en een veel snellere levenscyclus vereisen. Het platform wordt gebruikt om specifieke issues te begrijpen, op te lossen en te kwalificeren, de gekwalificeerde oplozing voedt dan de vereisten voor de volgende MES-release. Het scheelt duidelijk niet als het platform ook toestaat een tijdelijke oplossing te implementeren om de upgrade te betalen.

Wanneer goed ondersteund door de juiste investeringen om de bovengenoemde nieuwe vaardigheden te ontwikkelen, kan de implementatie van een IoT-platform de I4.0-transformatie significant versnellen. Het creëren van een toegewijd data-team, bestaande uit zowel vooruitkijkkende proces-experts en data scientists die van plant naar plant kunnen gaan om pilots en roll-outs te ondersteunen, is een dergelijk gebied waar de meeste leiders hebben geïnvesteerd. Sommige van deze data-teams omvatten ook agile development teams die opeenvolgende releases van apps die high-impact issues adresseren, kunnen produceren, in nauwe samenwerking met procesingenieurs en productiesupervisors.

Het ontwikkelen van architectuurpatronen die naadloze integratie tussen off-the-shelf MES-implementaties en platform-gebaseerde bespoke analytische applicaties toelaten, is een grote as van co-innovatie met toonaangevende klanten. Het goede nieuws is dat dit dezelfde patronen zijn die we succesvol hebben geïmplementeerd aan de front-end van bedrijven rondom CRM-pakketten.

Multidisciplinaire teams van procesingenieurs, data scientists en cloud-architecten verkennen de mogelijkheden om tot de staat van autonoom opereren te komen, één app per keer, de kracht van cloud-technologieën benut. In een niet zo verre toekomst kan het concept van een Manufacturing App Store zeer wel realiteit worden.

Door Pascal Brosset, CTO Digital Manufacturing, van Capgemini