Predictive maintenance vergt nog missiewerk

Smart industry gaat over het efficiënt en flexibel inrichten van (productie)processen, aangestuurd door modellen die ‘draaien’ op big data. Predictive maintenance is een toepassing. Echter, stappen overslaan en meteen – big bang – daarmee aan de slag gaan, is niet verstandig; bedrijven kunnen beter de ‘big data maturity’ leercurve volgen, luidt het advies tijdens een van de rondetafels in de reeks die technologiebedrijf Koning & Hartman organiseert.

• ‘De eerste stap van smart industry kan zomaar zijn dat je je calculaties in Excel stopt.’
• ‘Stappen overslaan en – big bang – predictive maintenance gaan doen, is niet verstandig.’
• ‘De vraag is hoe het hoofdkantoor mee te nemen in deze ontwikkeling.’

Slimmer met Excel werken of mueslireepprinters gaan leveren?

Koning & Hartman ontwikkelt oplossingen voor smart industry en internet of things. Zoals de KH Information Server, die systemen voor bedrijfs- en productiebesturing met elkaar kan laten praten. Het technologiebedrijf deelt zijn kennis met andere bedrijven, onder meer door samen met partner Ortec, specialist in de verwerking van big data, rondetafels te organiseren. Een beschouwing op basis van enkele sessies.

Slimmer onderhoud vliegtuigmotoren

Het thema predictive maintenance wordt ingeleid door Arno de Wolf van Ortec aan de hand van een case voor onderhoud aan vliegtuigmotoren. Voorheen vond dat – op basis van ervaring – plaats na een vast aantal vluchten. Met als gevolg dat het voor sommige motoren te laat kwam, omdat ze al eerder kapot gingen (zonder desastreuze gevolgen overigens), terwijl het voor andere motoren waarschijnlijk veel te vroeg was, omdat die nog lang niet kapot zouden gaan. Met een smart industry-benadering valt winst te behalen, laat De Wolf zien. Een honderdtal motoren werd volgehangen met sensoren en gedurende honderden vluchten gemonitord (big data). In het verloop van die sensoren werden trends gevonden die duidden op een naderende ‘failure’. Dat werd in een model gestopt om voor elke individuele motor falen te kunnen voorspellen en op basis daarvan het onderhoud te plannen. De winst was tweevoudig. Gemiddeld vond het onderhoud plaats op een later tijdstip, na meer vluchten. En er waren minder motoren die kapot gingen voordat ze onderhoud kregen (het blijft een model, er kunnen altijd motoren zijn ‘die zich niet aan de voorspelling houden’). Op basis van de gemiddelde kosten voor onderhoud en het vervangen of repareren van een kapotte motor kon een significante kostenbesparing van meer dan dertig procent worden genoteerd.

Eerste stap

‘De besparing is evident’, zegt Tim de Wolf van K&H, ‘maar wat nu? Gaat zo’n vliegtuigmaatschappij inderdaad proberen om per motor failure te voorspellen en de vluchtplanning aan de onderhoudsplanning koppelen?’ Of algemener, gaan bedrijven iets doen met de data die ze uit hun productie kunnen halen? Hoe gaan ze een eerste stap zetten? Staan management en engineering, vaak bemand door 50-plussers, wel open voor smart industry, weten ze wel waar het over gaat? Bionda Doppenberg, manager productie bij Ravensbergen Food, voelt zich aangesproken. ‘Ik heb wel het idee dat wij nog een grote slag kunnen maken. Wij werken nu met Excelletjes en verzamelen veel data waar we nog niets mee doen en die we nog niet in slimme systemen verwerken. Predictive maintenance is zeker iets dat ons raakt, maar misschien moeten we drie stappen terug en eerst maar eens onze datastructuur op orde krijgen.’ Daar is haar bedrijf, bekend van de gevulde koeken en muesli- en gebakken granenrepen, zeker niet uniek in, illustreert Arnoud den Hoedt, division manager process automation bij Agidens. ‘Ik heb bij een bedrijf met een miljoenenomzet gezien dat iemand facturen maakte in Excel met de calculator ernaast. De eerste stap van smart industry is dan dat je de calculaties in Excel stopt.’

Ravensbergen zich kan omturnen tot printerbouwer en ingrediëntenleverancier, en de consument ook producent wordt, oftewel prosumer.

Stappen overslaan en meteen – big bang – met predictive maintenance aan de slag gaan, is niet verstandig; bedrijven kunnen beter de ‘big data maturity’ leercurve volgen, luidt het advies. Bovendien, inzet van smart industry-technologie is geen doel op zich, maar vooral een middel dat kan helpen businessvragen te tackelen, zoals levertijdverkorting, voorraadreductie of efficiencyverbetering, stelt Arnoud Kuiper van Ortec. ‘Welke vraag je dan het eerste gaat aanpakken, bepaal je in discussie. Uiteindelijk gaat het om het begrip van processen en inzicht in de bottlenecks en mogelijke verbeterstappen.’ Grote kans dat deze discussie zal plaatsvinden met die vaak verguisde 50-plussers, voor wie Arnoud den Hoedt een lans wil breken. ‘Je hebt wel iemand nodig met kennis van het proces, iemand die weet hoe een vliegtuigmotor werkt. Je kunt wel met smart industry aan de slag gaan, en dat gaat nu snel omdat de techniek zo goedkoop is geworden, maar 3 terabyte per dag aan data verzamelen en daar maar patroonherkenning op loslaten, dat gaat ’m ook niet altijd worden. Iemand die z’n hele leven in de bakkerij heeft rondgelopen, mag niet ontbreken in zo’n traject.’

Blijft Ravensbergen mueslirepen in massa produceren of – visioen – moet het zich omturnen tot mueslireepprinterbouwer en ingrediëntenleverancier?

Bij Ravensbergen Food, sinds 2012 onderdeel van het Zwitsers Haco, is het in ieder geval niet eenvoudig om smart industry bij de collega’s over de bühne te brengen, zo is de ervaring van Bionda Doppenberg. Maar er liggen bij het bedrijf ook kansen, want iedere productieplant is verantwoordelijk voor z’n eigen digitale strategie en dat prikkelt de fantasie. Kan de consument niet online zelf het recept voor een mueslireep samenstellen, volgens zijn of haar eigen smaak, en vervolgens thuis, enkelstuks of in dozen, laten afleveren? Of moeten er geen mueslireepprinters komen waarmee consumenten thuis hun allerindividueelste mueslireep kunnen maken? Zodat Ravensbergen zich kan omturnen tot printerbouwer en ingrediëntenleverancier, en de consument ook producent wordt, oftewel prosumer.

Voorwaartse integratie

Ook plantmanager Alle Oldenburger van CêlaVita, fabrikant van koelverse aardappelproducten in Wezep, staat voor de opgave de beslissers bij moederbedrijf McCain te overtuigen. Zijn eigen bedrijf maakt veel verschillende producten in kleine batches.’ Wij werken nog niet op klantorder en moeten dus goed de vraag kunnen voorspellen; daar hebben we echter nog geen rationele modellen voor. Bij ons kan het wel lonen om de productie slim in te richten, maar de vraag is hoe het hoofdkantoor mee te nemen in deze ontwikkeling.’ Oldenburger is daarom op zoek naar meer. ‘Ik kan wel een smart industry scan (zoals K&H en Ortec aanbieden, red.) laten uitvoeren, maar er moet meer uitkomen dan alleen savings in euro’s. Ik wil impact creëren, er moet meer customer intimacy uitkomen.’ Want, over businessmodel gesproken, in de wereld van CêlaVita gaat het om voorwaartse integratie, de binding met de klant versterken. ‘Wij hebben nu al de verantwoordelijkheid voor het voorraadbeheer van onze producten bij Albert Heijn in het distributiecentrum. In de toekomst zullen wij verantwoordelijk worden voor wat er in de winkels in de schappen ligt. Dat vind ik niet erg, want dan pas gaan we echt alleen maken wat daadwerkelijk gevraagd wordt.’ Precies daar komt smart industry om de hoek kijken, zegt Tim de Wolf van K&H: ‘De voorspelbaarheid van de vraag vergroten, de klant beter informeren, customer intimacy bieden aan de hand van de modellen die je bouwt op basis van alle verzamelde informatie.’