Machinebouwers die alleen machines leveren; dat is iets uit het verleden. Klanten hebben meer behoeften en voor machinebouwers zijn andere businesscases mogelijk, waarmee ze zich kunnen onderscheiden van de concurrentie. Kunstmatige intelligentie en data speelt daar een belangrijke rol in. ‘We laten degenen die de machine of het magazijn beheren altijd de laatste stappen zetten.’
Lenze creëert nieuwe businesscases door machines over onderhoud te laten praten
Toen Lenze zo’n 75 jaar geleden begon, was de businesscase van machinebouwers nog eenvoudig. Een machine wordt gemaakt, bij de klant afgeleverd en daarmee is de klus afgerond. Maar lang niet iedereen heeft de mogelijkheid om een dure machine aan te schaffen. ‘Denk aan bedrijven die machines bouwen om velgen te repareren. Dergelijke systemen verkoop je aan kleine garages, waar misschien vijf of tien mensen werken’, geeft Marc Vissers, marketing- en communicatiemanager bij Lenze, als voorbeeld. Voor dergelijke bedrijven is een machine van pakweg 20.000 of 30.000 euro een enorme investering. ‘Waarom bied je zo’n machine niet als lease-apparaat aan, waarbij de klant per gerepareerde velg betaalt?’
‘We laten degenen die de machine of het magazijn beheren altijd de laatste stappen zetten’
Dergelijke businesscases komen in talloze industrieën voor, zeker nu er steeds minder factoren zijn die hardware drastisch onderscheiden van die van de concurrent. Machinebouwers die daar slim op inspringen, kunnen hun klantbestand vergroten én doorlopende omzet creëren. Tegelijkertijd betekent dit dat opeens een vloot aan machines beheerd en onderhouden moet worden door de machinebouwer zelf. Software, en zeker AI, wordt daarmee de onderscheidende factor.
Net als fietsen
Wie zo’n vloot bij tal van verschillende klanten onderhoudt, moet goed in de gaten houden welke machines naar behoren werken en welke niet. Lenze ontwikkelde precies daarvoor predictive maintenance- en condition monitoring-diensten, die het bedrijf ook zelf inzet. Interessant hieraan is dat Lenze in tegenstelling tot veel andere bedrijven niet per se losse sensoren toevoegt aan allerlei machines. ‘Elke sensor die je aan het systeem toevoegt, is er één die je aan je netwerk moet toevoegen. En weer iets wat kapot kan gaan, communicatiefouten kan maken en voor andere problemen kan zorgen’, verklaart Nico Schnaars, IT-engineer bij Lenze.
Om data te verzamelen, gebruikt Lenze daarom de machine zelf – of concreter, de drive van de machine, dus bijvoorbeeld de motor of de pomp. Schnaars vergelijkt het met fietsen: ‘Als je 20 kilometer per uur wilt rijden, weet je hoe hard je moet trappen. Loopt na een paar maanden je band leeg of gaat je rem kapot, dan merk je dat direct tijdens het fietsen: je moet harder trappen. In machines werkt dat hetzelfde. De drive weet hoe snel het gaat en hoeveel energie het kost. Als er wat kapotgaat of slijt, dan merkt de drive dat. Daarom gebruiken we die in feite als sensor.’
Link magazine februari/maart 2024 Thema: De keten op orde op lokaal niveau.
Lees Link magazine digitaal of vraag een exemplaar op bij mireille.vanginkel@linkmagazine.nl
Extra oogje
Dergelijke informatie wordt verzameld in de Drive Data Hub van Lenze, waar deze vervolgens wordt ingezet om bepaalde condities te monitoren. ‘We kunnen de Drive Data Hub vertellen welke processen we willen monitoren en onder welke voorwaarden’, aldus Schnaars. Het systeem laat gebruikers vervolgens kiezen welke processen worden gevolgd en op welke kritieke gebieden een extra oogje moet worden gehouden. ‘Daarmee worden de ruwe data, die lastig te begrijpen zijn, omgezet in iets waarmee ook mensen die weinig verstand hebben van data kunnen werken. Die kunnen dan zien of zich iets abnormaals voordoet.’
Mochten er afwijkende data worden gemeten, dan krijgt het onderhoudsteam een seintje dat er iets mis kan zijn. Voordeel voor machinebouwers die de apparaten leasen, is dat zij dus niet constant alle data in de gaten hoeven houden, maar alleen op de binnenkomende meldingen hoeven te letten.
Mocht het een false positive betreffen – dus een onrechte melding dat er iets mis is – dan is er geen man overboord. ‘Het systeem geeft alleen een ticket om aan te geven dat er iets mis zou kunnen zijn. Maar het apparaat wordt niet plots stopgezet’, verklaart Schnaars. ‘We laten degenen die de machine of het magazijn beheren altijd de laatste stappen zetten.’
Trainingen
Bedrijven die niet direct een businesscase zien, maar wel met predictive maintenance aan de slag willen, kunnen een workshop volgen bij Lenze. ‘Daarin kijken we naar de praktische businesscase en naar eventuele pijnpunten. Niet alleen in de technologie, maar ook echt in die businesscase of het bedrijfsmodel’, legt Vissers uit. ‘Vanaf daar proberen we uit te vogelen hoe we zaken slimmer, goedkoper en efficiënter kunnen aanpakken. Daar komt de technologie bij kijken, zoals automatisering.’
