5 bewezen data-analysestrategieën om de productie-efficiëntie te verhogen

Of u nu kijkt naar uw werkvloerprocessen of de prestaties van uw machines, data-analyse helpt u patronen te herkennen en uitkomsten te voorspellen. Correct benut, kan deze informatie uw productiviteit en winstpositief beïnvloeden. Hier is wat u moet weten over het gebruik van data om de productie-efficiëntie te verbeteren.

Het is onzeker wanneer de vierde industriële revolutie begon, maar de meeste productie-experts zijn het erover eens dat hij hier is en in volle gang is. Terwijl eerdere industriële revoluties ons verhoogde efficiëntie brachten door mechanisatie, elektriciteit en daarna elektronica, gaat "Industrie 4.0" volledig over data en digitalisering. Het gaat over kunstmatige intelligentie en machine learning, virtuele tweelingen, augmented reality, computercyber-fysieke systemen en nog veel meer.

Een groot deel van Industrie 4.0 draait om – en wordt deels mogelijk gemaakt door – zijn data-gedreven tegenhanger: het Industrial Internet of Things (IIoT). Net zoals consumenten de afgelopen decennium smartphones, slimme auto's en slimme apparaten omarmden, hebben fabrikanten begonnen vergelijkbare slimme technologie te gebruiken, waaronder werktuigmachines, robots en software-gebaseerde systemen.

Use cases voor data-analyse in de productie

Al deze technologieën genereren enorme hoeveelheden data. Sommigen noemen het "big data". Wat de naam ook is, wat u ermee doet telt. Hier zijn enkele goede toepassingen van deze data in de productie:

• Analyseren van het energieverbruik van een fabriek, wat fabrikanten helpt inefficiënte apparatuur te identificeren en kosten te verlagen.
• Analyseren van snijgereedschapslevensduur, wat machinewerkplaatsen in staat stelt hun draai-, frees- en booroperaties te verbeteren.
• Analyseren van downtime op diezelfde werktuigmachines biedt ongekende inzichten in de fundamentele oorzaken van lage OEE (overall equipment effectiveness).

Het resultaat van al deze analytische inspanningen is extra machine-uptime, voorspelbaardere processen, verbeterde deelkwaliteit en minder afval. Belangrijkst van alles: big data en het IIoT zijn de grote gelijkmakers tussen landen met lage productiekosten en de rest van de planeet.

Hoe te beginnen met efficiëntieverbetering via data en technologie

Instappen in deze wereld is makkelijker dan u denkt. Ja, elk van de vijf hieronder beschreven technologieën kan enige investering vereisen – in tijd, kapitaal of beide – maar de ROI bij dergelijke implementaties is meestal vrij snel. En als u een relatief nieuwe CNC-werktuigmachine en een Ethernet-kabel heeft, zijn de kansen uitstekend dat u bijna onmiddellijk kunt beginnen met data verzamelen.

Hier zijn vijf manieren om technologie en data te gebruiken om de operationele efficiëntie te verbeteren:

1. Papierloos werken

Data stroomt in beide richtingen in een digitaal productiebedrijf. Als uw werkplaats nog steeds vertrouwt op papierwerkbonnen, gereedschapslijsten en instelbladen, is het tijd om ze te digitaliseren. Dat aldus Ryan Zimmermann, directeur zakelijke ontwikkeling bij Visual Knowledge Share Ltd., een metaalbewerkingsbedrijf dat zich omvormde tot softwareontwikkelaar. Zimmermann stelt dat digitale werkinstructies standaardisatie bevorderen, fouten helpen elimineren en de operaties aanzienlijk stroomlijnen. Dit bereiken ze via revisie-gecontroleerde elektronische documentatie met afbeeldingen, video en tekst die overal op de werkvloer gestreamd kan worden.

"We halen het papieren spoor weg," zegt hij. "We halen de binders vol papier overal weg, en we halen alle problemen weg die werkplaatsen ervaren die vertrouwen op tribale kennis. Bovendien, omdat digitale werkinstructies om operatorfeedback vragen, zorgen ze voor naleving en bieden hogere traceerbaarheid voor mens-gedreven activiteiten."

2. Inzichten delen

Tribale kennis is potentieel een groot probleem voor elk bedrijf. Ongeschreven informatie die niet algemeen bekend is binnen een organisatie, betekent dat belangrijke kennis niet aan jongere werknemers wordt doorgegeven.

Iemand die uitvoerig kan spreken over de gevaren van tribale kennis is Jeff Rizzie, directeur digitale bewerking bij Sandvik Coromant.

"Een goede draaier kan zijn hand op een machine leggen of naar de spindel luisteren en onmiddellijk weten of er een probleem is," zei hij. "Maar wat gebeurt er wanneer die persoon het bedrijf verlaat?" De beste manier om dit risico te elimineren is door productiedata van CNC-werktuigmachines te verzamelen, aldus Rizzie, en deze te analyseren op productiviteitsdodende variabelen in het productieproces. Zoals eerder aangegeven, bieden nieuwere apparatuur deze mogelijkheid al, mits de werkplaats genetwerkt is en u ergens de data kunt opslaan. Sandvik Coromant biedt zo'n plek: het heet Machining Insights, en zoals veel dergelijke systemen biedt het een reeks dashboards en rapportagemogelijkheden die procesanalyse en -verbetering makkelijk maken.

3. Verbonden raken

Heeft u geen van die nieuwere werktuigmachines? Geen probleem, want er zijn genoeg aftermarket-adapters beschikbaar voor legacy-apparatuur die CNC-machines ten minste enigszins "praatzaam" maken. Dat gezegd hebbende, misschien is het tijd voor een upgrade.

Okuma America produktspecialist Brad Klippstein noemt tal van digitale bewerkingsfuncties die beschikbaar zijn op de nieuwere OSP-serie besturingen, waaronder gereedschapslevensduurbeheer, botsingsvermijding, virtuele monitoring (3DVM) en misschien wel het belangrijkste voor iedereen die machine-data wil verzamelen, het MTConnect-communicatieprotocol.

"We hebben ook een nieuw product geïntroduceerd genaamd Connect Plan," zegt hij. "Het stelt u in staat om meerdere generaties en merken van werktuigmachines via onze interface te verbinden, en het fungeert als een centraal archief voor het verzamelen van informatie en het weergeven ervan in een voor mensen leesbaar formaat op een geïntegreerd dashboard."

4. Realtime data verkrijgen

Het digitaliseringsconcept een stapje verder nemen en u komt in MES-gebied (manufacturing execution system). Andrew Robling, principal product manager bij Epicor Software Corp., zegt dat MES fabrikanten in staat stelt data direct te verzamelen van sensor-uitgeruste werktuigmachines en andere apparatuur. Dit omvat OEE-informatie, job-aantallen, kwaliteitsdata en procesgerelateerde informatie zoals oliedruk en spindeltemperatuur. Zulke data kan vervolgens in verschillende vormen worden weergegeven – realtime werkvloerdisplayborden daaronder – of gebruikt worden om mensen te waarschuwen dat er een probleem is. Toch merkt Robling op dat MES veel meer doet dan data-verzameling en -analyse. Het biedt een uitgebreide suite van planning, monitoring en onderhoudsbeheermogelijkheden die als het hart van elk digitaal productie-initiatief kan dienen.

"Een klant met wie ik recent werkte zei dat ze een stijging van 70 procent in de algehele productiviteit hadden gezien," merkt hij op. "Een andere genoot een kostenverlaging van 13 procent op een sleutelproductlijn, terwijl nog een andere hun kwaliteitskosten met $600.000 per jaar verlaagde na de implementatie van een MES-oplossing."

5. Kwaliteitsdata verzamelen

Een strategische distributieverkoopspecialist bij Mitutoyo America, Patrick Sullivan, stelt dat een van de makkelijkste manieren om kwaliteitskosten te verlagen en data-nauwkeurigheid te verbeteren is via geautomatiseerde verzameling van meetinformatie op de werkvloer. Dit kan bereikt worden via een laag-energie draadloos apparaat zoals het Zigbee-gebaseerde U-Wave-systeem van het bedrijf of een meer conventionele, bekabelde aanpak.

In beide gevallen kan meetdata van micrometers, digitale indicatoren en elk ander communicatie-bekwaam apparaat (wat de meeste zijn tegenwoordig) worden verstuurd naar een extern softwaresysteem zoals Mitutoyo's MeasurLink voor analyse. "De toepassingen voor deze data gaan ver voorbij metrologie," merkt hij op. "Het biedt zichtbaarheid op productietrends die anders onopgemerkt zouden blijven. Het resultaat is betere procescontrole, verminderde machinedowntime enzovoort. En omdat het makkelijk is om deze informatie te archiveren, kunnen fabrikanten eerdere resultaten vergelijken met wat er nu gebeurt, wat hen betere beslissingsmogelijkheden geeft."

Natuurlijk zijn dit slechts enkele van de leveranciers en producten beschikbaar voor werkplaatsen die een digitale, data-gestuurde productiestrategie implementeren. Allen dienen ertoe bewerkings- en fabricageprocessen efficiënter, voorspelbaarder en kosteneffectiever te maken.

Omdat ze de zichtbaarheid drastisch vergroten, is er geen raden of detectivewerk meer nodig wanneer er iets misgaat op de productievloer. Best van alles, ze elimineren de afhankelijkheid van tribale kennis. Of het nu papierloze productie is, externe procesmonitoring, slimme werktuigmachines en micrometers of een bedrijfsbreed manufacturing execution system, het is tijd om uw werkplaats in een digitale richting te sturen.

HOE GEBRUIKT U BIG DATA OM DE PRODUCTIE-EFFICIËNTIE TE VERBETEREN?

Big data-analyse is het proces van data verzamelen van uw machines en deze gebruiken om werkvloerprocessen of de prestaties van uw machines te verbeteren.

Correct benut, kan deze informatie uw productiviteit en winst positief beïnvloeden.

Doe mee aan onze poll om uw inzichten te delen en te ontdekken wat anderen denken.

Hoe benut u technologie om de efficiëntie te verbeteren?

Welke technologieën neemt u aan om uw werkplaats efficiënter te maken? Laat het ons weten in de reacties hieronder.