Bij Cronos aan de Leie is het onze missie om OT en IT pragmatisch te combineren. Zo helpen we onze klanten hun processen te verbeteren dankzij doorgedreven analyse van data. Een van onze klanten vroeg ons om mee te denken over hoe ze hun verpakkingslijnen konden optimaliseren zonder aan kwaliteit in te boeten, dus onze interesse was natuurlijk meteen gewekt.
Na een korte analyse vond ons team de oorzaak van ongeplande downtime. We boden de klant enkele oplossingen aan op maat van hun budget. Eens de keuze gemaakt was, zorgden we voor de uitvoering, met minder downtime en meer productiviteit als gevolg.
Benieuwd naar de details? Lees dan zeker verder!
Downtime analyse
Ons team kreeg al vlug in de gaten waar het proces aan verbetering toe was. Ze merkten een verschil op tussen de zogenaamde “downtime logs” en de werkelijke doorvoercapaciteit van de machine. Ze besloten om dat verschil verder te onderzoeken met een Azure Data Lake Storage omgeving, die gekoppeld werd aan een tijdelijke sensor op de machine om de nodige data te verzamelen.
Eens ons team die data visualiseerde in dashboards en aggregeerde, werd een deel van het probleem al snel duidelijk. De oude logs vingen tot tien procent minder downtime op dan de dashboards. Om de oorzaak daarvan te achterhalen gingen onze experts naar de werkvloer.
Ons team interviewde de verantwoordelijken voor de verpakkingslijnen om wat menselijke context aan de data toe te voegen. Ze combineerden die gesprekken met gegevens rond machines, bestellingen, terugzendingen en klachten en achterhaalden zo wat er aan de oorsprong lag van het verschil.
Uiteindelijk bleek dat de doorvoercapaciteit van de verpakkingsmachine verhoogd was, maar dat men die van de etikettering vergeten niet mee verhoogd had. Dat zorgde voor kleine vertragingen telkens wanneer de etiketteringsmachine bijgevuld moest worden. Die momenten werden niet aangegeven als downtime, waardoor de logs dus niet overeenstemden met onze data.
Een solide investering
Eens de oorzaak werd gevonden, was het tijd voor wat rekenwerk. Efficiëntie verbeteren is een ding, maar dat doen terwijl je de kosten moet drukken is heel wat moeilijker. Ons team toonde de klant alle verzamelde data en interviews, en stelden op basis van die gegevens een business case met een enkele verpakkingslijn voor. Op basis daarvan werkten ze ook een oplossing uit om dat programma uit te breiden naar meerdere verpakkingslijnen.
Afhankelijk van het implementatiemoment werd een Return on Investment (ROI) voorzien van tussen de 6 en 14 maanden. Dankzij een gedetailleerd plan kon men de verbeterde machines in een aparte lijn testen voor ze in de volledige productieomgeving terecht zouden komen. De klant kon zo fouten en storingen vermijden tijdens de overgangsfase. Bovendien zorgden onze experts voor integraties met de bestaande software voor planning en bestellingen om alles zo mogelijk nog efficiënter te laten verlopen.
Resultaten in recordtempo
Je vraagt je misschien af hoe lang dit hele proces in beslag neemt? Het installeren van een omgeving om data te analyseren en bijhorende sensors, dashboards opstellen, een business case maken en allerhande berekeningen uitvoeren om de ROI van verschillende opties te vergelijken, … al dit werk nam in totaal slechts vier dagen in beslag!
Dankzij cloudomgevingen zoals het Azure platform kan een analyseomgeving in ettelijke minute opgezet worden. De klant besloot dan ook om onze dashboards en de sensors na de analysefase te blijven gebruiken. Ons team is bovendien verder aan het werken om wat ze opgeleverd hebben nog uit te breiden met selfservice analyse voor zowel de OT als IT kant. Het is duidelijk: als het op de juiste manier ingezet wordt, zorgt data-analyse voor heel wat rendement.