IN HET KORT
Dit is de kop
Implementatie predictive maintenance kan zonder hoge aanloopinvesteringen
Dit is de kop
Hogere uptime en goedkopere service-overeenkomsten zorgt voor tevreden klanten
Dit is de kop
Veel mensen beseffen niet over hoeveel waardevolle data ze beschikken
Dit is de kop
Predictive maintenance zorgt voor een betere afweging van de risico’s in de operatie
Dit is de kop
Serviceovereenkomsten kunnen door predictive maintenance tegen een scherpere prijs worden aangeboden
Geen euro uitgeven als het niet echt nodig is
De aanvankelijke aarzeling van de klant om onderdelen te vroeg te vervangen is goed te begrijpen. Er is een grote kans dat sommige kostbare spullen zonder ingrijpen nog maanden draaien. Ook al slijten ze, gebruiken ze daardoor net iets teveel energie of zijn ze al ruim over hun levensduur. In het algemeen geldt het credo: liever geen geld uitgeven als het niet echt nodig is.
Een kippenslachterij draaiende houden is immers zorgvuldig balanceren. In deze business draait het om marges van centen per product. Elke minuut telt. Niet voor niets zijn in deze wereld service level agreements (SLA’s) heel gewoon: leveranciers van slachtlijnen garanderen uptime. Als de lijnen stilliggen, dan delen ze in de geleden schade. Om de continuïteit te garanderen liggen veel onderdelen bij de abattoirs op voorraad. Voorbeelden zijn de messen voor het snijden van de kipfilets. Als die bot zijn of ze zijn aan het einde van hun leven, dan kiezen de slachterijen een geschikt moment om ze te vervangen. Boutjes en moeren, v-snaren en ander klein grut, het ligt altijd op voorraad.
De afweging is gecompliceerder als de prijs van reserveonderdelen in de duizenden euro’s gaat lopen. Een catastrofaal probleem – zoals het uitvallen van een cruciale motor – kan een slachtlijn helemaal stilleggen, maar het op voorraad houden van tonnen aan dure reserveonderdelen op elke klantlocatie is ook duur. “Het gaat om complexe afwegingen”, zegt Richard Bernards, business manager bij Alten. “Je kunt wel alles op voorraad leggen, maar er is geen garantie dat kritische onderdelen het doen als ze na een of twee jaar uit de doos komen.”
Uren productieverlies werd voorheen voor lief genomen
Tot voor kort zocht de machineleverancier naar een balans. Goedkope onderdelen lagen op voorraad, duurdere onderdelen zoals motoren werden pas ‘ingevlogen’ als de nood aan de man kwam. Het opnieuw opstarten van een slachtlijn kost in zo’n geval weliswaar uren, maar dat werd voor lief genomen. Alten stelde zijn klant voor om catastrofes met duurdere onderdelen te gaan voorspellen. Als een complex systeemdeel dan kapot dreigde te gaan, zou het kunnen worden vervangen op een moment dat de slachtlijn toch stilligt. Dat verhaal bleek moeilijk te verkopen dan gedacht. Bernards: “Het hoofdargument was: we gaan geen geld uitgeven als machines niet stuk zijn.”
In de beleving van de klant zorgde Altens voorstel voor een nieuw probleem. Hij ging in een eerder stadium kosten maken. Bernards: “Zij hadden een ander beeld van predictive maintenance. Ze stelden zich bijvoorbeeld voor dat ze een seintje zouden krijgen op het moment dat een motor drie jaar had gelopen.
Als die op dat moment nog goed liep, dan zou dat zonde zijn. Wij zagen echter mogelijkheden om het tijdstip van vervanging vrij nauwkeurig te voorspellen.”
Alten stelde voor om patronen te gaan ontdekken in sensorinformatie uit de slachtlijn en daarmee uitspraken te doen of er binnenkort iets stuk gaat. Het softwarehuis had in de afgelopen jaaren een goede relatie opgebouwd met de machinebouwer. Ondanks zijn reserves gaf die aan Alten het groene licht om in de materie te duiken en te onderzoeken of hier wellicht kansen lagen.
Kippenslachtlijnen genereren een overweldigende hoeveelheid data
Een van de grote voordelen bleek de overweldigende beschikbaarheid van data die bestaande sensoren in de betreffende kippenslachtlijnen genereren. Honderden sensoren bewaken bijvoorbeeld de kwaliteit van drumsticks, vleugeltjes en filets door middel van temperatuurmetingen. Is de waarde te hoog, dan wordt het vlees meteen uit de lijn geworpen.
Bernards: “Data is er voldoende. Een slachtlijn maakt bijvoorbeeld ook keuzes en voert acties uit aan hand van sensordata. Ook zijn er gegevens beschikbaar over stroomverbruik en toerentallen van motoren, lichtsluizen zien de passerende kippen en beeldsensoren leveren de broodnodige informatie voor het fileren.”
Talloze sensoren bleken meer informatie te kunnen geven dan tot voor kort nodig was. Zo is elke microprocessor uitgerust met een sensor die de elektronica beschermt tegen oververhitting. Als de temperatuur een specifieke waarde overstijgt, dan schakelt de microprocessor uit.
Deze informatie werd gebruikt om de al beschikbare data te verrijken en daarmee de kwaliteit van de voorspellingen te verhogen. De overvloedige beschikbaarheid van zeer diverse data bleek een enorm voordeel. De trefzekerheid van de voorspelling zit namelijk vooral in het combineren, matchen en vergelijken van de data. Als een motor sneller gaat draaien, dan kan het zijn dat hij geen weerstand meer voelt door het ontbreken van een overbrenging. Het kan ook zijn dat een interne as gebroken is. “Een toerensensor vertelt je alleen dat de omwentelingen toenemen”, zegt Bernards. “Om te weten wat er echt aan de hand is heb je ook andere gegevens nodig.”
Crux zit in de slimme matching van data
Om toekomstig falen goed te kunnen inschatten is echter een slimme matching tijdens het data verzamelen niet voldoende. “Je kunt niet zeggen: als incident 1 en incident 2 zich tegelijk voordoen, dan moet je de machine stoppen”, zegt Bernards. “Je moet ook naar de historische data kijken, daarin patronen herkennen van situaties waarbij er catastrofes optreden en aan de hand daarvan inschatten wat voor actie naar toekomst je moet ondernemen.” Het grote voordeel was dat deze klant in zijn nieuwste generaties slachtlijnen al grote hoeveelheden informatie vastlegde, centraal op een pc of in de cloud. Dit leidde uiteindelijk tot een systeem dat data combineert, zichzelf leert en steeds beter wordt. Uit die brij gegevens is een schatting te maken van de kans op uitval. “We trainen het model om een aanbeveling te doen om iets snel te vervangen, zegt Bernards: “We kunnen niet zeggen dat iets het vanmiddag om vijf over vier begeeft, maar bijvoorbeeld wel dat er een kans is van 90 procent dat een specifiek onderdeel uitvalt binnen nu en twee weken.”
Predictive maintenance helpt om SLA-boetes te ontlopen, uptime te garanderen en onderhoudskosten laag te houden. Maar er blijft nog ruim voldoende ruimte om prioriteiten te stellen. De machinebouwer kan bijvoorbeeld aan de eindklant voorstellen om voor een specifiek bedrag per maand te garanderen dat de slachtlijn 99 procent van de tijd draait. Als de garantie 100 procent is moet hij immers tot het uiterste gaan om kosten te maken en daarbij het risico lopen om onderdelen te vroeg te vervangen. Bernards: “Predictive maintenance zorgt ervoor dat je het juiste tijdstip beter kunt kiezen. Maar je kan nog steeds de afweging maken om snel in te grijpen of tot het randje te gaan.” Bernards verwacht dat de technologie zowel voor de machineleverancier als zijn klanten voordelen brengt. “ Klanten krijgen bijvoorbeeld een korting op hun SLA als ze softwareversie met voorspellend onderhoud nemen, ofwel een hogere uptime.”
TIPS
Dit is de kop
In een productieproces leveren bestaande sensoren vaak al ruim voldoende informatie om waardevolle applicaties te bouwen. Als je ook nog eens de beschikking hebt over historische data, dan kan het een relatief eenvoudige stap zijn om geavanceerde toepassingen te bouwen die direct geld besparen, zoals in dit geval voorspellend onderhoud in kippenslachtlijnen
Dit is de kop
Als je ervoor kiest om data te gaan gebruiken voor een specifieke toepassing, zoals hier predictive maintenance, dan leidt dat vaak direct tot nieuwe mogelijkheden. In dit geval werden direct kostenbesparingen gerealiseerd op onderhoud en uptime bij klanten. Als spin-off kwamen daar meer speelruimte in serviceovereenkomsten bij.
Fectar
Met de Fectar app maak je meeslepende en interactieve Augmented en Virtual Reality scènes zonder enige programmering. Gebruik onze bibliotheek met gratis 3D-content en basissjablonen. Bouw een les, een winkel, een speurtocht, gewoon alles wat je maar kunt bedenken. AR en VR zijn slechts één klik verwijderd