Data-innovators: ‘Niet langer eerst produceren en dan pas fout ontdekken’

0

Zo’n drie jaar geleden verplaatste Variass zijn Innovation Centre naar het naastgelegen pand om nog meer focus op innovatie te krijgen, uiteraard zonder de connectie met de business te verliezen. Hiervoor heeft het bedrijf ook vier data-innovators in dienst. Die hebben bijgedragen aan de ontwikkeling van een jaloersmakende vernieuwing: een IT-architectuur voor de complete organisatie. ‘In onze Variass Service Bus kunnen we nu alle data realtime ontsluiten.’

Met eigen IT-infrastructuur optimaliseert Variass proces, product en klantwaarde

Variass ontwikkelt, assembleert, industrialiseert en produceert elektronische en mechatronische hightech oplossingen voor zijn klanten. De data-innovators hebben dit proces versneld en geoptimaliseerd. Tot voor kort was Variass, net als andere maakbedrijven, functioneel en daardoor in feite suboptimaal georganiseerd. ‘Je hebt te maken met machinemodules, softwarepakketten en/of afdelingen die niet met elkaar communiceren. Dat maakt overzicht houden over al die stapjes lastig’, zegt innovation manager Hendri Kortman. ‘Er komen steeds meer nieuwe communicatiestandaarden en ook de productieprocessen zelf worden ingewikkelder, onder meer door miniaturisatie en de integratie van functies. Dan kan een wijziging in het ene deel van een machine een groot effect hebben op een ander deel.’

Op basis van data uit het handsoldeerproces ontwikkelde Variass zelf een cobot die tot 0,1 millimeter nauwkeurig componenten kan solderen.

 Eén druk op de knop
Die lokale modules hebben nóg een nadeel. ‘Om bij de data te komen, moet je langs al die machines, die allemaal een eigen interface en communicatieprotocol hebben. Om die data te kunnen combineren, is een digital backbone nodig. Voordat je de data vervolgens kunt analyseren, moet je ze eerst opschonen’, zegt Kortman. Als machines los van elkaar opereren, moeten de productiesystemen bovendien gevoed worden met informatie. Reden voor Variass om een eigen data-architectuur te ontwikkelen, de Variass Service Bus. ‘Dit centrale netwerk brengt data bij elkaar en maakt het mogelijk data uit meerdere bronnen samen te voegen’, weten Arnold Veenstra en Koen Kijk in de Vegt, data-innovator bij Variass en ontwikkelaars van deze architectuur. ‘Data-analyse was voorheen veel handmatig werk, het kostte uren voor je een analyse klaar had. Nu kunnen we alle data realtime ontsluiten en brengen we de analyse naar de werkvloer waar ze met één druk op de knop het verbeterpotentieel inzichtelijk hebben.’

 Eerste stap
‘Het klinkt allemaal makkelijk, maar het is echt een superinnovatie waaraan jaren van visie-ontwikkeling, onderzoek en deeltesten voorafgegaan zijn’, glundert Kortman. ‘Met deze architectuur hebben we de eerste stap richting een digital backbone gezet.’ Naast de eigen architectuur gebruikt Variass de Microsoft-applicatie Power BI (business intelligence) om de uitkomsten te visualiseren. Variass is een van de deelnemers en oprichters van het Innovatiecluster Drachten (ICD), dat onder andere focust op het innoveren van IT-processen. ‘Wij delen onze inzichten met de andere oem-clusterleden, waaronder Philips, ZiuZ en BD Kiestra. Zodoende kunnen we van elkaar leren en innovaties versnellen’, aldus ceo Henk Smid.

 Lastig maar voordelig

Vanuit data een bedrijfsproces verbeteren is lastig. ‘Daar heb je bedrijfskennis, analytisch vermogen en technologische kennis voor nodig. We signaleren afwijkingen of patronen in data en ontwikkelen algoritmes of programma’s om data te analyseren. De kunst is te achterhalen welke data waardevol kunnen zijn voor de sturing van het bedrijf’, verklaren Veenstra en Kijk in de Vegt. ‘Eigenlijk schrijven we elke dag tientallen kleine proofs of concept, die vaak tot niets leiden. Maar het gaat om dat ene stukje dat wel interessant of in de toekomst bruikbaar is.’

‘Eigenlijk schrijven we elke dag tientallen kleine proofs of concept, die vaak tot niets leiden’

De voordelen van realtime informatie zijn legio. ‘Als we een last minute productwijziging doorvoeren, is deze een seconde later beschikbaar bij de machine. Door data te ontsluiten en slimme algoritmes te gebruiken, kun je tevens risico’s voorspellen. Dit feed forward-mechanisme is de grote kracht van data. Het is niet langer eerst produceren en dan pas ontdekken dat het fout gaat’, stelt Kortman. Zo ontwierp Variass een assemblability tool. ‘Die voorspelt de mate van assembleerbaarheid van een nieuw product dat we nog nooit gezien hebben. Op basis daarvan kunnen we de risico’s naar de klant terugkoppelen en kan die het product aanpassen voordat we gaan produceren. Waar nodig ondersteunen we ook bij het redesign van het product, waarbij we uiteraard onze productiekennis integreren.’

 Data uit de complete keten

Doel van de nieuwe architectuur is dus: op basis van data de producten van klanten verbeteren en het eigen proces optimaliseren. Hiervoor moet alle informatie uit de productie gekoppeld worden aan informatie uit de complete keten – van fabrikant, leverancier tot klant. Kortman: ‘Alle componenten en producten worden gevolgd, zodat duidelijk wordt welke tot verstoring leiden. Dat is belangrijke input voor procesoptimalisatie en life cycle management. In de toekomst willen we ook data van de eindgebruiker toevoegen.’

Op basis van analyse van kwaliteitsdata van het handsolderen, ontwikkelde Variass zelf een soldeercobot die tot 0,1 millimeter nauwkeurig componenten kan solderen. Smid: ‘Dit mooie voorbeeld van effectief datagebruik heeft geleid tot innovatie in het productieproces. Daarmee is het soldeerproces verbeterd en kunnen we een constante, hogere kwaliteit realiseren voor klanten.’

 Beter aansturen
Door de nieuwe architectuur hanteert Variass twee selectiecriteria bij nieuwe investeringen: beste oplossing en open structuur. Kortman: ‘We willen platformonafhankelijk zijn. Voorheen moest software te koppelen zijn aan ons ERP-systeem. Nu is de enige voorwaarde dat het een open datastructuur betreft; dan kunnen we alle software en hardware zonder problemen koppelen aan de Variass Service Bus, die uiteraard voldoet aan de veiligheidsstandaarden.’

‘Als bedrijven ervoor open staan, kunnen we inpluggen op hun data en ook die meenemen in onze analyses. Het ene bedrijf is daar echter terughoudender in dan het andere. Wel merken we de laatste jaren dat leveranciers wat opener worden.’ Met behulp van modellen die al die data analyseren, is Variass in staat klanten diverse extra services te bieden. ‘We kunnen bijvoorbeeld voor leveranciers logistieke profielen opstellen, zodat ze de keten beter kunnen inrichten aan de hand van data over levertijden, buffers en dergelijke’, stelt Kijk in de Vegt. ‘En door historisch verbruik en toekomstige trends te combineren, kunnen we klanten helpen hun forecasting te verbeteren en zo de keten aan te sturen. Dat resulteert in lagere voorraden en een zo kort mogelijke levertijd.’ Verder werkt Variass aan automatische data-analyses voor cost engineering en value engineering.

 Data as a service
De volgende stap is artificial intelligence inzetten bij datamanagement, wat zal leiden tot nieuwe businessmodellen. ‘Data as a service, oftewel nieuwe producten en dienstverlening die verder gaan dan toegevoegde waarde leveren. Bijvoorbeeld door, naast het product, ook data mee te leveren, zoals informatie over verbeterpunten van producten’, aldus Kortman. Voorwaarde is wel dat de data van klanten gekoppeld worden. ‘Dan zijn er nog wel wat beren op de weg, zoals cybersecurity en concurrentieoverwegingen. Planningssystemen delen en dergelijke is doorgaans niet zo’n probleem, maar dit gaat om intellectueel eigendom.’ Dat vergt vertrouwen, waarbij Variass als verlengstuk en partner van de klant wil optreden. ‘Uiteindelijk hebben we een gemeenschappelijk belang: een product succesvol maken. Vroeger was cash king, nu zijn data king. En wel de juiste data om proces, product en klantwaarde te optimaliseren’, besluit Smid.

Share.

Reageer

CAPTCHA Image

Reload Image

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