‘AI en machine learning onmisbaar bij verduurzaming’

Festo ziet automatisering als motor achter duurzaamheid, klimaatbescherming en de circulaire economie. Op een internationale persconferentie onderstreepte het bedrijf dat de groene transformatie topprioriteit heeft.

Alexander Pil
31 augustus

‘We willen onze footprint de komende twee jaar drastisch verkleinen’, vertelde topman Oliver Jung tijdens Festo’s laatste internationale persconferentie op het hoofdkwartier in het Duitse Esslingen. ‘Begin 2023 willen we al onze productie- en logistieke sites, onze Duitse verkooplocaties en het hoofdkwartier CO2-neutraal hebben.’

Tegelijkertijd wil Festo klanten helpen te vergroenen. Het noemt zijn visie daarover ‘Blue World’. ‘Hiermee willen we duidelijk maken hoe automatisering en technologie kunnen zorgen voor een balans tussen de groeiende wereldbevolking aan de ene kant en de bescherming van onze natuurlijke bronnen en klimaatneutrale productie aan de andere kant’, aldus Jung. ‘Onze klanten zien ons steeds meer als partner in dat proces.’

Voor Festo zijn vier pijlers belangrijk in de duurzaamheidstransformatie: groene productie, energie-efficiënte producten, slimme productkeuze en gerichte opleidingen. Om met die laatste twee te beginnen: Festo biedt de gratis CO2 & TCO Guide-engineeringtool aan, waarmee klanten hun footprint en verwachte emissies van een machinedesign in kaart kunnen brengen. Gebruikers kunnen daarin de parameters van hun applicatie invoeren, waarna de tool oplossingen voorstelt op basis van pneumatische en elektrische aandrijvingen.

Audit

De hoge energieprijzen en de ambitie om klimaatneutraal te produceren hebben veel maakbedrijven gestimuleerd om energie-efficiënter te gaan werken. Festo wijst daarbij graag op wat het als misverstand ziet: dat pneumatisch aandrijven per definitie meer energie kost dan elektrisch. Festo-engineers benadrukken keer op keer dat het echt van de applicatie afhangt welke technologie het zuinigst is. Overigens is Festo in beide takken van sport even sterk.

Festo-productmanager Marcus Stemler geeft een voorbeeld: ‘Je zou wellicht zeggen dat een vacuümgrijper minder efficiënt is dan een elektrische grijper omdat je een continue luchtstroom nodig hebt. Maar als je zo’n grijper gebruikt als hand aan een robotarm, dan is de massa belangrijk. Dan blijkt dat je voor zware objecten ook een zware elektrische grijper nodig hebt, en je dus beter met perslucht aan de gang kunt. Kijk dus goed naar je applicatie voordat je een technologie kiest.’

Van eventuele audits door Festo komen alle resultaten beschikbaar in de online Festo Energy Saving Services Portal, waarin klanten inzicht krijgen in hoeveel energie ze verspillen. Ze krijgen daarin ook aanbevelingen welke zaken met prioriteit moeten worden aangepakt.

Machine learning

Een audit is slechts een momentopname – waardevol, maar ook beperkt houdbaar. Festo biedt daarnaast machine learning-gereedschappen (Festo Automation Experience, AX) om continu machines of systemen te monitoren en direct in te grijpen als parameters ingestelde grenzen over gaan. Ook maakt dit predictive maintenance mogelijk. Festo zegt dat het op deze manier de ongeplande stilstand bij een autofabrikant met meer dan 20 procent heeft teruggebracht.

Festo AX is ook geschikt voor meer complexe analyse. Het kan bijvoorbeeld een vingerafdruk maken van het energieverbruik in een productielijn. Die geldt dan als standaard. De tool checkt continu of de huidige status niet te veel afwijkt van die vingerafdruk. Met dank aan machine learning komen lekkages of andere storingen automatisch aan het licht, zonder dat je vooraf alle mogelijke fouten hoeft te beschrijven en aan te leren. Omdat je er eerder bij bent, bespaar je verliezen.

Festo gebruikt machine learning om continu machines of systemen te kunnen monitoren.

De tool is ook in staat om een stukje in de toekomst te kijken en een voorspelling te doen hoe het energieverbruik zal gaan zijn. Dus nog voordat je inefficiënt produceert, kun je al ingrijpen. Werner Reichelt van Festo: ‘Artificial intelligence is geen hogere wiskunde, het is simpelweg een tool waarmee je automatisering kunt optimaliseren. Een automatiseringssysteem zal in de toekomst alleen data gebruiken om zijn gedrag te optimaliseren.’

Op dezelfde manier is te sturen op kwaliteit. De uitdaging bij al deze applicaties is om aan goede data te komen. Waar zet je de sensoren? Welke gegevens zijn belangrijk? Een grote productielijn bestaat wellicht uit tienduizend cilinders. Je kunt die niet allemaal tot in detail monitoren om een uitspraak te doen over het verbruik. Een datascientist moet eerst orde aanbrengen, op zoek gaan naar correlaties.

Reichelt: ‘Artificial intelligence wordt de standaard in automatisering. Daarom investeren we daarin en in machine learning. Dat zorgt ervoor dat we steeds nauwer met onze klanten samenwerken. Je hebt mensen nodig die verstand hebben van data, maar er moeten ook engineers aan tafel zitten die begrijpen hoe de machine werkt. We zijn niet de beste in ai maar wel in de combinatie met industriële automatisering.’

Digitale pneumatiek

Belangrijke motor achter de groene transformatie zijn energie-efficiënte producten. Festo werkt al jaren aan de digitalisering van pneumatiek. Door zijn kleppen en schakelingen uit te rusten met sensoren en piëzo-elementen is er een platform ontstaan waarop gebruikers met apps hun aandrijving kunnen aansturen. Het bedrijf zegt dat het met Festo Motion Terminal niet alleen makkelijker en sneller wordt, maar dat ook de grenzen in precisie en efficiëntie worden opgerekt.

Stemler: ‘We hebben onze Motion Terminal gebruikt in de productie van autobanden. Via de app ‘Selectable pressure level’ kunnen we de banden netjes in de pers leggen omdat we het systeem een bewegingsprofiel kunnen meegeven. Daardoor gaat het nauwkeuriger maar ook sneller. Het scheelt misschien maar een paar seconden per band, maar als je bedenkt dat er jaarlijkse zo’n 1,8 miljard banden worden geproduceerd, begrijp je waarom fabrikanten enthousiast zijn.’

De autobandmachine waarop Stemler doelt, is sneller maar ook efficiënter. ‘Meestal werkt een pneumatisch systeem op 6 bar, maar die druk heb je niet altijd nodig’, legt hij uit. ‘Om een zware band op te tillen misschien wel, maar als je hem laat zakken, kun je profiteren van de zwaartekracht en volstaat 2 of 3 bar.’ Door in alle situaties goed op de benodigde druk te letten, lukte het Festo om bijna een derde minder energie te gebruiken in horizontale bewegingen en zelfs bijna 75 procent in verticale bewegingen.

De Motion Terminal van Festo werd onder meer gebruikt in de productie van autobanden.

Het tweede voorbeeld dat Stemler aanhaalt, komt uit de halfgeleiderindustrie. Als wafers in de fabriek van de ene naar de andere machine of afdeling verhuizen, zitten ze vaak in speciale cassettes. ‘Om oxidatie tegen te gaan, zijn die zogeheten foups gevuld met stikstof’, weet Stemler. ‘Onze mass flow controller MFC, die is gebaseerd op piëzotechnologie, bespaart met zijn geïntegreerde sensoren een halve liter stikstof per minuut. Dat klinkt misschien niet veel, maar er gaan tienduizenden van die foups door een chipfabriek. Je hebt het over een besparing van een hele tankwagen per minuut.’

Op 12 oktober spreekt Jurgen Bastiaansen van Festo op de Bits&Chips Sustainability Conference. Dit artikel is tot stand gekomen in nauwe samenwerking met Festo.