Suplacon, GS Metaal B.V., Hoekman RVS en Disselhorst Metaal realiseren met Fraunhofer eerste stappen naar intelligente productieplanning

0

Fraunhofer Innovation Platform for Advanced Manufacturing at the University of Twente’s (FIP-AM@UT) KORT-project, gesubsidieerd door het Advanced Manufacturing Program (AMP), heeft een mijlpaal bereikt met het succesvol toepassen van kunstmatige intelligentie in de plaatbewerkingsindustrie. Voor het AMP werd een consortium gevormd bestaande uit vier plaatwerkbewerkingsbedrijven. Het project resulteerde in een op data gebaseerde gebruikersinterface om de optimale buffertijd te vinden in relatie tot touch time. Dit kan vervolgens worden gebruikt om doorlooptijden te optimaliseren zonder in te leveren op betrouwbaarheid van de planning. Het resultaat is een algoritme dat verder kan worden ontwikkeld en afgestemd op de unieke productieomgeving van de deelnemende bedrijven. Hiermee kunnen ze de productie beter plannen en de doorlooptijden betrouwbaarder maken en zelfs verkorten.
Het begin In het najaar van 2020 nam Suplacon’s CEO Jellard Koers contact op met het Fraunhofer Innovation Platform for Advanced Manufacturing, destijds bekend als FPC@UT, met de uitdaging van lage touch time en het verhogen van betrouwbaarheid binnen hun productie. Samen met drie andere bedrijven die met een soortgelijk probleem kampten, werd een consortium gevormd. Het consortium bestond uit Suplacon, GS Metaal B.V., Hoekman RVS en Disselhorst Metaal. Zo kwam het KORT project tot stand: een project gesubsidieerd via het AMP.
Het primaire doel van het KORT-project was om een oplossing te vinden om de flow te verbeteren en de doorlooptijden te verkorten, op een manier dat de oplossing toepasbaar was voor alle deelnemende plaatbewerkingsbedrijven. Vertegenwoordigers van de vier bedrijven werkten samen met onderzoekers van FIP-AM en de Universiteit Twente aan de ontwikkeling van een digitale demonstrator. Deze demonstrator toont visueel het effect van een aanpassing van één van de productievariabelen, namelijk buffertijd, op de andere elementen in de productielijn. Als de verschillende stappen in de productielijn beter worden gepland, zal de doorstroming verbeteren en kunnen de doorlooptijden worden verkort.
Om dit te bereiken, werd het project opgedeeld in de volgende werkpakketten: 1) Het in kaart brengen van het productieproces, het identificeren van de overeenkomsten en factoren die invloed kunnen hebben op de verbetering 2) Verzamelen en analyseren van alle beschikbare data. Deze data is gebruikt om de processen en wachttijden beter in kaart te krijgen. De beschikbare data is samengevoegd tot een test-database 3) Het ontwikkelen van een proof-of-conceptalgoritme voor een slimme planning, waarin rekening wordt gehouden met vooraf gedefinieerde parameters 4) Optimaliseren en visualiseren van het eindresultaat in een gemakkelijker leesbaar format 5) Kennisoverdrachtsworkshops voor kennisdeling rond de thema’s die betrekking hebben op de probleemstelling, de probleemanalyse en de mogelijke oplossingen.

Het resultaat

Het eindresultaat, een proof-of-conceptalgoritme, vormt de eerste stap naar een intelligente productieplanning bij de plaatbewerkingsbedrijven. Het algoritme wordt gevisualiseerd met een gebruikersinterface en heeft de mogelijkheid om een correlatie te definiëren tussen de potentiële buffertijd en de mogelijke touch time voor een product. Dit kan door de gebruiker worden aangepast door een algemene statische bufferwaarde te selecteren of door het algoritme toe te staan een dynamische buffer toe te passen.

De visualisatietool ondersteunt bij het vinden van de optimale buffertijd, zonder de betrouwbaarheid van de algehele planning te verliezen. Dit is een cruciale stap in het digitaliseren van de forecast, en tegelijkertijd nog steeds een complexe stap: lage buffertijden zorgen voor betere touch times, maar een minder betrouwbare planning, terwijl hoge buffers zorgen voor minder touch time, maar een betrouwbaardere planning. Met dit projectresultaat kunnen de deelnemende bedrijven een grote sprong voorwaarts maken door de planning te optimaliseren aan de hand van de ideale touchtijd en buffertijd. Dit vormt meteen een startpunt voor eventuele volgende digitaliseringsstappen. Het algoritme kan verder ontwikkeld worden en volledig worden ingericht voor implementatie in de unieke productieomgeving van de bedrijven.

Link magazine editie juni 2022 | jaargang 24 thema: Hoe slaan we de brug tussen de software- en de hardware-engineers? Lees Link digitaal of vraag een exemplaar op: mireille.vanginkel@linkmagazine.nl’

Het KORT-project is gesubsidieerd door het Advanced Manufacturing Program. Dit is een financieringsprogramma dat wordt ondersteund door de Provincie Overijssel en de Nederlandse Staat. Het programma is hoofdzakelijk ontwikkeld voor bedrijven in Oost-Nederland, die op zoek zijn naar een wetenschappelijk onderbouwde, maar praktisch toepasbare oplossing voor hun productie-uitdagingen. Tijdens een project leren de deelnemers in de kennisoverdrachtsessies steeds meer over de nieuwste technologieën. Daarnaast krijgen ze toegang tot een groot internationaal onderzoeksnetwerk. Op deze manier ondersteunt het Advanced Manufacturing Program productiebedrijven in hun transitie naar Industrie 4.0.

Het AMP werkt met consortiumprojecten, gebaseerd op een gemeenschappelijk probleem of uitdaging waarmee de industrie wordt geconfronteerd. Als voorbeeld: een organisatie in Gelderland of Overijssel heeft een technisch productieprobleem en neemt contact op met FIPAM@UT voor hulp. Minstens drie bedrijven met een vergelijkbare uitdaging vormen samen een consortium. Binnen het tijdsbestek van meestal een jaar bundelen ze hun krachten en ontwikkelen ze, onder begeleiding van een deskundige research engineer van FIP-AM@UT, een oplossing. Deze oplossing kan een proof-of-concept of demonstrator zijn, begeleiding bij de implementatie van een nieuwe technologie, of een simulatie om het probleem te verhelpen.

De voordelen Deelname aan een AMP-project heeft vele voordelen, waaronder:
• Test before invest: de mogelijkheid om nieuwe frameworks of oplossingen te testen

• Verkrijg meer kennis over Industrie 4.0-technologieën en -bedrijfsmodellen

• R&D van nieuwe frameworks en methodologieën verbonden aan Industrie 4.0

• Uw netwerk uitbreiden door de verbinding met andere industriepartners van FIPAM@UT

Share.

Reageer

Deze site gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie-gegevens worden verwerkt.

Geverifieerd door ExactMetrics