Referenties

Business Case

Industrie 4.0 – metaalbedrijf

30 jan 2022 | Business Case

Een metaalbedrijf met meerdere productielijnen en veel data

Het middenkader van een groot productiebedrijf zoekt naar een simpele oplossing. Ze hebben meerdere productielijnen met elk andere machines die van verschillende leveranciers af komen. Elke leverancier heeft een eigen datasysteem en kostenstructuur. De compatibiliteit tussen de datasystemen is laag en systemen die de verschillende datasystemen aan elkaar koppelen zijn te complex en duur. Daarnaast zorgen de systemen die de datasystemen koppelen niet voor de juiste informatie die nodig is. Er is een onderbuikgevoel dat dit eenvoudiger en goedkoper opgelost kan worden. Meer pragmatisch dan weer een heel nieuw systeem.

Grip krijgen op de machines

Het bedrijf had al eerder een dashboard laten bouwen. Daardoor is er actueel inzicht in data van marketing, verkoop en logistiek dashboard, maar er is nog steeds een probleem dat het dashboard niet de juiste data aangeeft die ze nodig hebben om te kunnen sturen.

Wanneer de productie misloopt, kunnen ze dit alleen achteraf zien. Het bestaande dashboard geeft aan wat per klant gedaan moet worden om de levertijd te halen. Het probleem is dat er geen grip is op de activiteiten van de machines in de productielocatie. De ploegendiensten duren 24 uur, terwijl de administratie maar 8 uur aanwezig is op kantoor. Soms blijkt de volgende dag dat de machines niet gedraaid hebben zoals zou moeten. Daardoor moeten klanten gebeld worden dat de levertijden uitgesteld worden. En de volgende nacht gebeurt dit opnieuw. Dit probleem moet opgelost worden zodat er geen leveringsproblemen ontstaan door een productietekort.

Vraagstuk:

Hoe kan het productiebedrijf op een eenvoudige manier de data uit de machines omzetten in een overzichtelijk dashboard die laat zien hoe de machines presteren?

m tot een simpel antwoord te komen is in plaats van gebruik te maken van systemen, gekeken of het mogelijk is om de data direct uit te lezen van de machines. Uiteindelijk heeft Orange Analytics een oplossing gevonden waarbij dit kan. Hierdoor kan de data van de verschillende machines op een eenvoudige, efficiënte manier zichtbaar gemaakt kan worden en is de compatibiliteit hoog.

Welke oplossing lost het probleem daadwerkelijk op?

De eerste vraag om aan de slag te gaan is: ‘is de data al beschikbaar?’ In dit geval was de juiste data niet in een werkbare vorm beschikbaar.

Wanneer er geen goede data beschikbaar is, is het niet mogelijk om een dashboard met realtime machine informatie te creëren. De klant heeft een probleem wat ze niet zelf konden oplossen, daarom is voor de klant onderzocht wat er voor nodig is om de data wel te krijgen.

Via een MES systeem zou de klant de data van machines inzichtelijk kunnen maken, maar dit is een ingewikkelde oplossing die zeeën aan onnodige data levert. De klant had zelf ook al naar deze optie gekeken. Ze hebben zelfs al verschillende specialisten over de vloer gehad en kosten gemaakt, maar dit beantwoordt de behoefte van de klant niet. De vraag is namelijk eenvoudig; simpelweg laten zien of de machines stil hebben gestaan, en hoe ze hebben gedraaid. Dit is een ingewikkeld antwoord waarbij nog een systeem geïmplementeerd moet worden, wat kostbaar en tijdrovend is. De klant heeft iemand nodig die niet alleen naar de data kijkt en daarmee een dashboard maakt, maar naar de behoefte van de klant luistert.

Een simpele oplossing kan!

Om tot een simpel antwoord te komen, is in plaats van gebruik te maken van systemen gekeken of het mogelijk is om de data direct te lezen van de machines. Uiteindelijk heeft Orange Analytics een oplossing gevonden waarbij dit kan. Hierdoor kan de data van de verschillende machines op een eenvoudige, efficiënte manier zichtbaar gemaakt kan worden en is de compatibiliteit hoog.

Hoe helpt Orange de ondernemer?

De toegevoegde waarde voor de klant is het vangen van het idee, wat is de behoefte van de klant, en hoe krijgt de klant het juiste antwoord op de juiste vraag? In dit geval was de vraag simpel, dus het antwoord moest ook simpel zijn. Wanneer er niet verder was gekeken, was er een kostbaar MES systeem aangeschaft, met een ingewikkelde implementatie procedure en besturingsmethode en hoge kosten. Wanneer de machine bijvoorbeeld stil staat zou er aangegeven moeten worden wat de reden hiervoor is. Daardoor zou je uiteindelijk meer tijd kwijt zijn met het besturen van het systeem dan dat het systeem oplevert. Dit is geen echte oplossing voor het probleem. Nu is de behoefte van de klant vervuld met een alternatieve, betere en goedkopere oplossing.

Meer weten of heeft u zelf ook een datavraag? Neem dan contact op met

Dirk Flohil

e: data@orangeanalytics.nl