Niet zo snel

Angelo Hulshout heeft een ambitieus plan om fabrieken efficiënter te maken met behulp van Smart Industry-technologieën als het internet of things, cloud en machine learning. In Mechatronica&Machinebouw rapporteert hij over de voortgang van zijn inspanningen.

Angelo Hulshout is onafhankelijke software-expert, lid van het Brainport High Tech Software Cluster.

31 maart

Ik wil vooruit met Shinchoku. Het eerste project loopt. De barcodes waar ik het de vorige keer over had, mogen we gaan herautomatiseren. Een projectje van een paar maanden, half jaar wellicht? Helaas. Fabrikanten willen sneller en efficiënter produceren, en als het even kan ook nog goedkoper en duurzamer, maar veranderingen doorvoeren doen ze niet graag snel.

Een project waarin een stuk van een bestaande fabriek mechanisch, elektrisch en softwarematig wordt vernieuwd duurt al snel één tot drie jaar. Verklaarbaar, want er moet het nodige gebeuren. Allereerst moeten we bekijken wat we moeten vernieuwen en waarom. Gaan we een procesverbetering doorvoeren? Is de mechanica afgeschreven of wellicht herbruikbaar? Is de vernieuwing wellicht een mogelijkheid om bekende tekortkomingen in de werking of inrichting van de fabriek meteen ook aan te pakken?

Als we daaruit zijn, kunnen we nog niet echt aan de slag, want we kunnen de fabriek niet zomaar stilzetten. We zullen ervoor moeten zorgen dat de productie door kan in de oude situatie tot de nieuwe volledig is ingericht. Een collega van me kwam ooit met de kreet ‘Rijkswaterstaatarchitectuur’: het verkeer moet door, dus aanpassingen in het wegennet worden zodanig uitgevoerd dat niet een hele verkeersstroom volledig tot stilstand komt. In plaats daarvan sluiten we een aantal rijstroken af of zorgen we voor een omleiding. Dit kunnen we ook toepassen bij de aanpassing van een fabriek.

Niet-ingrijpend

In ons eerste project met Shinchoku hebben we ons pad ingezet van data verzamelen, data interpreteren en procesverbeteringen definiëren. Dat laatste is ons doel, maar zonder data kunnen we niets, en de fabriek waar het om gaat, verzamelt nog niet alle data die we graag zouden willen gebruiken. We zijn hier nog geen vernieuwingen in het productieproces aan het doorvoeren, dus we mogen ervan uitgaan dat we ook geen aanpassingen in machines en apparatuur mogen doen op dit moment. Dat is vervelend, want we willen wel sensoren en gerelateerde elektronica en software installeren.

Gelukkig kunnen we profiteren van de huidige stand van de techniek. We zijn op dit moment druk bezig om een catalogus op te zetten van apparatuur die we op een niet-ingrijpende manier kunnen inzetten om toch onze data te vergaren. Een van de opties daarbij zijn sensoren die gebruikmaken van Lora-netwerktechnologie. Dit zijn draadloze netwerken die (in Europa) opereren op de 868 MHz-band. Omdat Lora low-power is, kan zo’n sensor met een batterij of een kleine netvoeding van spanning worden voorzien en daarna op afstand worden uitgelezen.

Dit biedt mogelijkheden om relatief eenvoudig rfid-lezers te installeren om bijvoorbeeld productiestromen te monitoren door een fabriek, of temperatuur- en spanningssensoren om energieverbruik te meten. Als de structuur van een productielijn en de machines daarin het toestaat, kunnen we de sensoren installeren zonder aanpassingen te doen aan wat er al staat.

Semi-handmatig

In de fabriek waar we momenteel bezig zijn, is dat relatief eenvoudig. Veel werk gebeurt daar nog semi-handmatig op draaibanken, stansmachines en rond galvanisatiebaden. Ons project is onderdeel van het verder automatiseren van dit proces.

In eerste instantie gaan we de productenstroom meten, waarbij we productiebatches van een rfid- of vergelijkbare tag voorzien die wordt uitgelezen voor en na elke bewerking. Deze data (hoeveel gaat erin, hoeveel gaat eruit en hoeveel tijd zit daartussen) kunnen we vervolgens eenvoudig centraal verzamelen en onderbrengen in een dashboard. De uitdaging is nu om de juiste (Lora-gebaseerde) rfid-scanner te vinden.