Bereik betere productieprestaties met realtime conditiebewaking

Ondanks de snelle vooruitgang in Industrial IoT (IIoT) in het afgelopen decennium, worstelen veel fabrikanten nog steeds met het omzetten van de enorme hoeveelheden potentiële data in bruikbare inzichten.

Van data-gestuurde machine-inzichten naar conditiegebaseerd onderhoud

Voorheen maakten alleen grote fabrikanten met veel middelen gebruik van conditiegebaseerde monitoring. Nu kunnen ook middelgrote en kleinere fabrikanten dankzij platforms zoals innius in real-time inzicht krijgen om de betrouwbaarheid en efficiëntie van hun machines te verbeteren.

Er zijn tastbare voordelen verbonden aan het monitoren van de conditie van machines en apparatuur. Het belangrijkste is dat het conditiegebaseerd onderhoud (Condition-Based Maintenance) mogelijk maakt, wat helpt bij het verbeteren van de Overall Equipment Effectiveness (OEE). OEE combineert prestatie-, beschikbaarheids- en kwaliteitsbeoordelingen van machines in één samengestelde waarde.

Om dit te realiseren, moet je intelligentie halen uit de enorme hoeveelheid data die in je operatie wordt gegenereerd. Platforms zoals innius helpen fabrikanten deze kloof te overbruggen door machinegegevens te structureren tot bruikbare inzichten, waardoor real-time monitoring en voorspellende besluitvorming mogelijk worden.

Met innius gaat OEE-monitoring verder dan alleen het bijhouden van een enkel getal. Het biedt diepgaand inzicht in stilstandsoorzaken, knelpunten in de productie en kwaliteitstrends, zodat elke verbeterstap gebaseerd is op data.

Zodra je de OEE-waarde van je operatie kent, kun je gerichte acties ondernemen om deze te verbeteren en aan de hand van data controleren of je acties het gewenste resultaat opleveren.

Waar lean manufacturing en IoT samenkomen

OEE is oorspronkelijk ontwikkeld binnen lean manufacturing. Lean-experts hebben best practices gecreëerd om effectief in te grijpen en te voorkomen dat je overweldigd raakt door data. Bij een productielijn is het essentieel om het knelpunt te identificeren – de machine of processtap die de output het meest beïnvloedt – en dit als prioriteit te behandelen. Je analyseert welke kwaliteitsfouten, prestatieverliezen of storingen zich voordoen, bepaalt de noodzakelijke verbeterstappen en evalueert de resultaten.

Daarna verfijn je je aanpak of richt je je op de volgende kritieke IIoT-inzichten die wijzen op verbeterpotentieel.

Op industrieplatforms vind je beschrijvingen van deze pragmatische methode, vaak aangeduid als IDA (Informatie, Besluit, Actie). Door deze methode te volgen en snel in te spelen op real-time data, kun je je OEE verbeteren.

Dit kan tot waardevolle resultaten leiden, zoals maximale productiecapaciteit, het voorkomen van ongeplande storingen, minimaliseren van verspilling en een stabiele productieflow. Dit heeft een directe impact op de kwaliteit die je klanten ervaren, de leverbetrouwbaarheid en de winstgevendheid van je bedrijf.

Grote voordelen van conditiegebaseerde monitoring

Een verbetering van slechts 10% in OEE kan de winstgevendheid van een fabrikant met 20% of meer verhogen. Gemiddeld draaien machines op slechts 35% tot 45% OEE, wat betekent dat veel bedrijven hun prestaties aanzienlijk kunnen verbeteren en direct bruikbare verbeterkansen laten liggen.

Een veelvoorkomende reden hiervoor is dat ze niet naar alle relevante data kijken of dit te laat doen, wanneer slechte kwaliteit of langzame productie al invloed heeft op de klantbeleving.

Met real-time conditiegebaseerde monitoring via innius kunnen fabrikanten overstappen van reactief naar proactief onderhoud, waardoor dure storingen worden voorkomen en de machinebenutting wordt geoptimaliseerd.

Hoewel OEE-monitoring een belangrijk onderdeel is van machineprestaties, biedt conditiegebaseerde monitoring extra voordelen zoals voorspellend onderhoud en real-time waarschuwingen.

Houd er rekening mee dat OEE-verbeteringen niet de enige reden zijn voor conditiegebaseerde monitoring. Met innius IoT-data kun je beoordelen hoe goed machines bestand zijn tegen hun werklast en mogelijke vertragingen of storingen voorkomen voordat ze de productie beïnvloeden.

Waarschuwingen naar de juiste mensen wanneer IoT-sensordata bepaalde drempelwaarden overschrijdt, helpen hen snel actie te ondernemen. Bijvoorbeeld door een monteur naar de machine te sturen om een onderdeel te vervangen of de toevoer van grondstoffen aan te passen.