De Nederlandse hightech industrie kenmerkt zich door het produceren van vooral kleine series met veel variatie. Het eindresultaat wordt daarbij geproduceerd in een lange ‘supply chain’ met een grote diversiteit aan toeleveranciers. Dit maakt automatisering lastig. In samenwerking met consultant Dick van Hees zet Togetr in op Digital Factory 2.0. Hiermee is het onder andere mogelijk om eenvoudig én automatisch werkinstructies, processflows en value streams te generen. Een antwoord op de toenemende ‘opschalingsdruk’ in de hightech industrie.
Door de kleinschaligheid en diversiteit van producten is in de hightech industrie nog veel handwerk te vinden. Dit heeft een flinke ‘yield loss’ tot gevolg wat kan leiden tot verstoring van productie, (veel) langzamer verlopende processen, veel rework en mogelijke scrap en processen die nooit exact hetzelfde worden uitgevoerd. Deze yield loss is in deze tijd steeds meer een probleem omdat de hightech industrie te maken heeft met ‘opschalingsdruk’ en in staat moet zijn om meer producten sneller te leveren. Vakmensen liggen echter niet voor het oprapen en investeren in een extra productiehal – met cleanroom – is lang niet altijd haalbaar.
Meer digitaliseren
Om met hetzelfde aantal mensen in hetzelfde gebouw méér te kunnen produceren – met minimaal gelijke kwaliteit – ontwikkelde Togetr al eerder slimme softwareoplossingen waarmee ieder bedrijf aan de slag kan om efficiënter te produceren. Theo Hoogendoorn, solution architect & founder bij Togetr, geeft aan: ‘We roepen natuurlijk al langer dat we slimmer moeten werken, maar de vertaling naar de praktijk valt nog niet mee. Verbeteringen onder het mom van Industrie 4.0 beperken zich vaak tot kleine, ad-hoc stapjes. Die leiden weliswaar leiden tot verbeteringen, maar staan nog ver af van een baanbrekende gestructureerde aanpak voor significante productiviteit en kwaliteitsverbetering.’
Hoogendoorn vindt dat de ‘Digital Factory’ van Togetr ‘al veel verbetering brengt, maar er is meer nodig’: ‘De problematiek moet bij de bron worden aangepakt. Het uitgangspunt van onze Digital Factory 2.0 is dan ook dat de tijd van process- en productengineers efficiënter is te benutten door procesflows automatisch te genereren.’ Hieruit zijn vervolgens, duidt hij, verschillende informatie-items te genereren voor diverse actoren in het verkoop-, productie- en serviceproces waaronder: offertes, kostencalculaties, productieplanning en wachttijd, digitale werkinstructies, metingen op basis van sampling, maakrisico’s, proces-begeleidingskaarten enzovoorts.
Starten bij de basis
Hightech bedrijven die stappen willen zetten beginnen bij het in kaart brengen processflows. Hierbij worden diverse processen gevisualiseerd; van montage en intern transport tot aan de processen die volgen bij afkeur of reparatie. Dick van Hees – voormalig kwaliteitsmanager bij ‘een groot Nederlands hightech bedrijf’: ‘Wanneer deze processen goed in kaart zijn gebracht en de bijbehorende value stream nauwkeurig is beschreven, kun je ze gaan verbeteren. Veelal ontdek je in deze stap al een aantal pijnpunten die je kunt oplossen waarmee je processen optimaliseert op kosten, yield loss of procestijd. Het eindresultaat is de gewenste hogere output in dezelfde productiefaciliteit en met dezelfde mensen. Of – en niet onbelangrijk door de kleine series en hoge variatie – je neemt genoegen met dezelfde output en besteedt de bespaarde tijd aan het ontwikkelen van nieuwe producten.’
Bottleneck-analyse
In die eerste, in-kaart-breng-fase van het van het digitaliseren van de fabriek worden de belangrijkste bottlenecks vastgesteld. Dick van Hees: ‘Soms zijn processen gewoon in de basis verkeerd ingericht. Neem het proces ‘lijmen’: een verkeerde procesinrichting kan leiden tot meer afgekeurd product of reparatieverzoeken dan nodig. De oplossing ligt dan in het herdefiniëren van de werkinstructies en die digitaal beschikbaar maken, zodat de juiste informatie eenduidig wordt gecommuniceerd naar de betreffende operators.’ Bottlenecks kunnen ook zitten in processen die helemaal niets met de uiteindelijke productie te maken hebben, zoals de aan- en afmelding van medewerkers. Door foutieve of onvolledige urenregistratie is een scherpe nacalculatie nagenoeg onmogelijk waardoor er geen zicht is op productie-efficiëntie en productwinstgevendheid. Hoogendoorn: ‘De praktijk leert dat medewerkers vaak moeite hebben om repeteerbare werkzaamheden consistent goed uit te voeren. Dus moet je oplossingen bedenken waardoor ze het niet fout kúnnen doen. Dit loont in de meeste gevallen wel de moeite.’
Gestructureerd data verzamelen
Togetr heeft inmiddels veel ervaring opgedaan met het vertalen van deze methode naar een daadwerkelijk hogere output. De praktijk leert daarbij dat het in kaart brengen van beschikbare data een belangrijke stap is, maar geen eenvoudige, aldus Hoogendoorn. ‘Zo valt de hoeveelheid beschikbare bruikbare data vaak tegen. ERP-systemen bieden geen uitkomst omdat deze niet zijn ontworpen vanuit de operator maar evenmin vanuit de integrale kwaliteit dimensie. Hierdoor leveren ze maar beperkt bruikbare datasets op. Dit is dan ook een fase waarin veel bedrijven al vastlopen of afhaken: ze zien eenvoudig op tegen de tijd en moeite die zij moeten spenderen aan het verzamelen van relevante data. Vervolgens moeten daar dan nog zinnige dingen mee gedaan worden. Vergis je niet, een tijdsinvestering van 1 tot 2 jaar om data op een gestructureerde manier te verzamelen, naar een goede kwaliteit te brengen en aan elkaar te relateren, is geen uitzondering. Maar wel essentieel voor een goed werkende Digital Factory-oplossing.’
Industrie-standaarden
Bovengenoemde ‘datahobbel’ hoeft de start van een Digital Factory-project echter niet in de weg te zitten, aldus de twee mannen. Bedrijven kunnen namelijk ook gebruik maken van zogenaamde industrie-standaarden. Dit zijn datasets waarin gemiddelde waarden voor bepaalde processen zijn opgenomen. ‘De kans is groot dat die datasets voldoende overeen komen met die van de processen in het eigen bedrijf en geschikt zijn om mee te starten. In de tijd die volgt, worden gegevens die niet precies passen bij de eigen processen aangepast en verrijkt. Dit gebeurt veelal op basis van de betreffende bill of materials (BOM, red.) en uiteraard de ervaringswaarden van het bedrijf zelf.’
Procesgenerator
Nadat de primaire fabrieksprocessen zo ver mogelijk zijn gedigitaliseerd, ontstaat de mogelijkheid tot het implementeren van de ‘procesgenerator’. Van Hees: ‘Wanneer je een nieuw product gaat maken, kun je met deze procesgenerator direct processflows en de value stream genereren. Niet meer alles ‘from scratch’ af aan ontwikkelen, maar eenvoudig genereren en afstemmen op het nieuwe product. Dit scheelt veel tijd en verkleint de kans op fouten aanzienlijk. Wanneer je je data goed op orde hebt en in staat bent hier gestructureerd mee om te gaan, is het uiteindelijk geen hogere wiskunde meer.’
Daarbij levert het serieuze resultaten op, aldus Van Hees. ‘Dit blijkt onder meer uit de elektronica-industrie waar deze optimalisatieslagen al twintig jaar geleden zijn gestart. Inmiddels weten we dat dit heeft geleid tot een gemiddelde kwaliteitsverbetering met een factor 20. Nu zijn de processen in de hightech industrie omvangrijker en complexer, maar het basisprincipe blijft hetzelfde: data verzamelen op basis van BOM – BOP (bill of process/manufacturing BOM, red.), combineren met industrie-standaarden, data aanvullen en verrijken, automatiseren en profiteren.’
‘Instant’ terugkoppeling
Een extra voordeel van deze aanpak is dat fouten en onvolkomenheden sneller zijn te detecteren en hierdoor direct zijn terug te koppelen naar de ‘veroorzakende bron’, vervolgt Van Hees. ‘Dat is meestal een operator die werkt met een bepaalde werkinstructie en bijbehorende specifieke gereedschappen of machines. Door inzet van Statistische Process Controle (SPC, red.) kan de operator direct zelf ingrijpen. Hij moet namelijk tijdens de assemblage van een product diverse metingen verrichten en ziet direct of een afwijking al dan niet buiten de vastgestelde standaardwaarden valt. Deze aanpak voorkomt dat het product verder wordt gebouwd en de fout pas veel later wordt ontdekt wat weer leidt tot rework.’ Bij het oplossen van de fout kan de operator eventueel ook gebruik maken van een reeds aanwezig Out of Control Action Plan (OCAP). Hierin is de nieuw ontwikkelde kennis over een issue ook weer automatisch te verwerken en hiermee beschikbaar voor de toekomt, duidt Hoogendoorn: ‘Dit is een hele verbetering ten opzichte van de situatie waarin een product na vier weken wordt teruggestuurd en je moet gaan uitzoeken waar het tijdens assemblage of productie is fout gegaan.’
The Dutch High-Tech high-performance ecosysteem. You can request a copy from Link magazine: mireille.vanginkel@linkmagazine.nl
Simulatie
Hightech bedrijven kunnen met hun data nog een stap verder gaan: optimaliseren door simulatie. Op basis van automatiseringsmodellen kunnen zij gaan ‘spelen met variabelen’ door het stellen van zogenaamde ‘wat-als’ vragen. Wat gebeurt er bijvoorbeeld als een onderdeel na het lijmen langer of juist korter dan nodig wordt geklemd om uit te harden? Wat is het gevolg van de toepassing van een onderdeel van een andere fabrikant? Hoe handig is het om een bepaalde montagehandeling op een ander moment in het proces te plannen? ‘Allemaal vragen die met simulatie zijn te beantwoorden en aanleiding kunnen geven tot procesveranderingen. Zonder dat hiervoor de productie moet worden gestoord. Op dezelfde manier zijn nieuwe processen vooraf te analyseren om zo dicht mogelijk bij een ‘right first time’ te komen’, aldus Dick van Hees.
Ogen en oren open
‘Maar, zelfs als je tot dit niveau komt: automatiseren en optimaliseren blijft altijd een dynamisch proces. Houd je ogen open voor verbeteringen die eventueel níet uit de software komen. Loop regelmatig een rondje door de werkplaats – eventueel met een extern specialist – en gebruik je ‘gezonde boerenverstand’. Luister tevens goed naar verbeterideeën van medewerkers. De beste oplossingen komen vaak van de werkvloer en de ervaring leert dat deze eenvoudig zijn te implementeren. Het blijft een voortdurende complexe mix van factoren die elkaar beïnvloeden en die je alleen kunt sturen wanneer je open blijft staan voor aanpassingen en niet bang bent voor verrassingen.’
