ROI Maximaliseren in Slimme Productie: Terugverdientijd & Data-gedreven Succes

Industrie 4.0 wordt gedefinieerd door slimme productieprocessen zoals data-gedreven plantoptimalisatie, industriële automatisering en predictief onderhoud. Omdat deze processen afhankelijk zijn van shopfloor-data, begint het inrichten van een slimme of 'lights-out' faciliteit met het opzetten van een effectief dataverzamelingssysteem.

Dit dataverzamelingssysteem vertegenwoordigt een investering voor de fabrikant, waarop een rendement wordt verwacht. De beoordeling van de investering moet omvatten hoe snel belanghebbende partijen terugverdiening kunnen verwachten, welke vorm de terugverdiening aanneemt, en hoe tastbaar de opbrengsten zijn ten opzichte van de gemaakte investering.

Meer weten: Wat is precies 'slimme' productie? Technologie gebruiken om innovatie te drijven

Hoe wordt de terugverdientijd gemeten voor slimme productie?

Als boekhoudkundige term wordt de terugverdientijd gedefinieerd als de hoeveelheid tijd die nodig is voor kasinstromen gegenereerd door een project om de initiële investering te compenseren. In de productie omvat het vinden van de terugverdientijd op investeringen meer dan het volgen van kasinstromen.

Neem een discrete productiefaciliteit als voorbeeld: het succesvol verlagen van eerdere operationele kosten door machine-optimalisatie of het eindelijk krijgen van inzicht in elke fase van een productiecyclus zijn mijlpalens om te vieren. In dit voorbeeld kan het verlagen van operationele kosten eenvoudig financieel gekwantificeerd worden, maar de actiegericht inzicht ontvangen uit het verzamelen van shopfloor-data niet, zelfs niet hoewel het elk aspect van het productieproces beïnvloedt.

Met dit in gedachte, hier zijn de parameters die helpen bij het bepalen van de terugverdientijd van investeringen in slimme productie:

Productiviteitsverbetering – Dit verwijst naar de impact van slimme productie op het verbeteren van machinebenutting en de prestatieniveaus van shopfloor-medewerkers. Productiviteitsverbeteringen kunnen gemeten worden met Overall Equipment Effectiveness-berekeningen (OEE) en andere benchmarkstandaarden. Dit maakt het gemakkelijk om de terugverdientijd te berekenen voor de integratie van slimme productie.

Kwaliteitsverbetering – De kwaliteit van geproduceerde producten fungeert als een andere parameter voor het meten van de terugverdientijd van investeringen. Defecten per miljoen kansen (DPMO)-berekeningen en andere Six Sigma-berekeningsmodellen maken het volgen van terugverdientijd in termen van kwaliteitsverbeteringen mogelijk.

Energie-optimalisatie – In de productie vormt energieverbruik doorgaans ongeveer 18% van de totale overheadkosten voor het produceren van een product. Daarom is het optimaliseren van energiegebruik een manier om de terugverdientijd van investeringen in slimme productie te definiëren.

Predictief onderhoud – Ervoor zorgen dat shopfloor-assets optimaal functioneren zonder ongeplande uitval is een van de pijlers van slimme productie. Met predictief onderhoud kunnen fabrikanten uitval van apparatuur voorspellen en downtime verminderen, wat een grote impact heeft op hun terugverdientijd en algehele investeringsrendement.

Hoe snel moeten fabrikanten terugverdientijd verwachten van initiatieven voor slimme productie?

Afhankelijk van de omvang en complexiteit van de industriële IoT-investering, kan de terugverdientijd variëren van een maand tot meer dan een jaar.

Veel fabrikanten verwachten dat de integratie van modellen voor slimme productie direct resultaten oplevert. In sommige gevallen ontvangen fabrikanten terugverdientijd binnen de eerste en derde maand na het implementeren van een dataverzamelingssysteem.

Bijvoorbeeld BC Machining LLC, een contractfabrikant van metalen onderdelen, biedt een uitstekende case study. In dit geval richtte MachineMetrics een dataverzamelingssysteem op voor de CNC-machines en verbond ze met het MachineMetrics IoT-platform.

Binnen een maand werden productiegegevens verzameld, gecategoriseerd en geanalyseerd. Op de derde maand was een data-gedreven productiviteitsoptimalisatieproces aanwezig dat de OEE van BC Machining met 10% verhoogde.

Dit voorbeeld toont aan hoe snel terugverdientijd van slimme productie bereikt kan worden.

In andere situaties, zoals kwaliteitsverbetering en predictief onderhoud, toont onderzoek aan dat terugverdientijd binnen 6 tot 12 maanden verwacht moet worden. Dit komt doordat voor het nauwkeurig analyseren van data gerelateerd aan deze concepten een langere duur nodig is. De uitgebreide duur zorgt ervoor dat voldoende data wordt verzameld om machineprestaties en shopfloor-patronen over tijd te bepalen. De data kan vervolgens gebruikt worden om onderhoudsschema's of kwaliteitscontrolebeleid te ontwikkelen.

In deze gevallen kan MachineMetrics het terugverdienproces versnellen. Ons IoT-platform integreert benchmarkdata van zowel legacy-apparatuur als nieuwe machines. Deze benchmarkdata omvat machine-looptijd, belasting, optimale snelheid en operationele temperatuur. De data biedt inzicht in de mogelijkheden van uw machines zonder 12 maanden te hoeven wachten voordat een optimale kwaliteitscontrole- of predictieve onderhoudsstrategie ontwikkeld kan worden.

De korte- en langetermijnwaarde van slimme productie

Verwacht wordt dat slimme productie ongeveer 1,5 biljoen dollar aan waarde toevoegt aan de wereldwijde economie. De verwachte directe voordelen voor individuele fabrikanten omvatten het verbeteren van productiviteit, kwaliteitsverbeteringen en het optimaliseren van machinegebruik.

MachineMetrics brengt deze voordelen naar uw faciliteit en zorgt ervoor dat u de terugverdientijd van uw investeringen in recordtijd ontvangt via de plug-and-play diensten die wij aanbieden. Als u de terugverdientijd voor uw investeringen in slimme productie drastisch wilt verkorten, neem dan contact op met ons team.