Algemeen
Siemens digitalisering IoT
Door in het proces van transformatie de automatisering naar een hoger niveau te tillen, kunnen fabrikanten door inzet van het Internet of Things (IoT) gegevens gebruiken om prestaties en efficiëntie te verbeteren, de productiviteit te verhogen en kosten te besparen. (foto: Siemens Digital Industries Software)

De transformatie en ontwikkeling naar Industrie 4.0 wordt gezien als een revolutie die productieprocessen niet alleen slimmer, maar ook sneller maakt. Siemens Digital Industries Software definieerde de vier belangrijkste pijlers in de transitie naar een IoT-geïntegreerde organisatie in de industrie

De maakindustrie ziet steeds vaker de mogelijkheden die de inzet van IoT met zich meebrengt. Ruim zeventig procent van de bedrijven heeft al minstens één IoT-project voltooid of bevindt zich in de afrondingsfase. Vier procent van de bedrijven heeft het internet der dingen zelfs al volledig geïntegreerd.

Het transformatieproces brengt vaak flinke veranderingen met zich mee, maar kan wel redelijk praktisch gerealiseerd worden. Siemens Digital Industries Software definieerde vier fasen die stap voor stap tot Industrie 4.0 leiden en fabrikanten in een positie brengen waarin de mogelijkheden ten volste kunnen worden benut.

Connectiviteit naar IoT

Connectiviteit houdt in dat fysieke machines en bedrijfssystemen worden aangesloten op het IoT om de systeemintegratie te bevorderen, transparantie te vergroten en de processen extern en in fabrieken te verbeteren.

Met behulp van sensoren en hardware-investeringen worden aansluitingen op het IoT gerealiseerd. Zodra machines zijn aangesloten, kan real-time data worden verzameld. Hieruit kunnen continue analyses worden gemaakt en waarschuwingen afgegeven wanneer een specifiek onderdeel niet goed presteert.

Dergelijke bewaking vermindert de stilstand van een machine en geeft fabrikanten de mogelijkheid om de machine voortdurend te verbeteren. Zo kunnen servicekosten gemiddeld tot dertig procent worden verlaagd, waardoor de stilstandtijd met vijftien procent afneemt en de productie met acht procent kan toenemen.

Controle en transparantie

De tweede stap en pijler in de digitale transformatie is de toepassing van verzamelde data om het onderhoud van de machine(s) te optimaliseren met behulp van predictief onderhoud. Dit houdt in dat traditionele onderhoudsmethoden, die vaak reactief en gepland zijn, worden vervangen door een continue, data-gestuurde aanpak. Daarmee worden machines op de juiste momenten onderhouden en storingen voorspeld en voorkomen.

De inzet van deze data elimineert slecht getimed onderhoud, vermindert de stilstandtijd en stelt de fabrikant in staat om machines op afstand te bewaken. Voorspellend onderhoud bespaart volgens de Siemens-onderneming gemiddeld twaalf procent op de kosten van geplande reparaties, vermindert de onderhoudskosten met dertig procent en vermindert de uitval met zeventig procent.

Digitalisering

Het digitaliseringsproces gebruikt data om een digitale tweeling van een product of systeem te maken voor meer efficiëntie, het oplossen van problemen, het testen van oplossingen en de productontwikkeling te verbeteren en versnellen. Vervolgens worden real-time gegevens van de doorgevoerde verbetering uit de praktijk doorgestuurd naar de digital twin voor continue innovatie.

Siemens Microdrive
Met een digital twin kan een fabrikant testen uitvoeren voordat een aanpassing wordt doorgevoerd. Data uit de gebruikspraktijk vormen een extra informatiebron voor verdere ontwikkeling. (foto: Siemens)

Met drie varianten in de digital twin – product, productie en prestatie – kan een fabrikant testen uitvoeren voordat een aanpassing wordt doorgevoerd. Zo wordt een ontwikkelcyclus verkort en worden de kosten voor productontwikkeling verlaagd. Fouten in processen kunnen worden opgespoord en variaties kunnen worden getest, met voortdurende ontwikkeling als resultaat.

Meten van impact

In de vierde en laatste fase worden toepassingen en oplossingen zoals IoT en kunstmatige intelligentie (AI) met elkaar gecombineerd om slimme machines te creëren die de data kunnen gebruiken om zonder menselijk handelen te functioneren. AI maakt gebruik van de gegevens die worden verzameld door de toepassing van IoT. Door gebruik te maken van machine learning kunnen resultaten vooraf worden gestuurd. Zo wordt in de laatste fase van de digitalisering de werking van machines geautomatiseerd, fouten verminderd en wordt de totale productiviteit verhoogd.

Voorsprong op concurrentie

42% van de ongeplande stilstand in een fabriek is het gevolg van een machinestoring. Het is dan ook niet vreemd dat van de fabrikanten die een IoT-project hebben toegepast, 71% initieel op zoek was naar manieren om de uitvaltijd van machines te verminderen.

De voornaamste successen bij de uitvoering van deze projecten lagen op het gebied van efficiëntie (minder stilstand), het verlagen van operationele kosten, het verhogen van de productiviteit en meer inzicht in hoe apparatuur kan worden geoptimaliseerd.

De toepassing van de vier pijlers geeft bedrijven die mogelijkheid: door gegevens te gebruiken om kosten te besparen, prestaties te verbeteren en productiviteit te verhogen.

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

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

x
Mis niet langer het laatste nieuws

Schrijf u nu in voor onze nieuwsbrief.

Inschrijven