Login / Reg                    Nieuwsbrief  |   Agenda   |   Vacatures   |   Forum   |   Advies   |   Adverteer   |   Zoek
Smart Industry: (r)evolutie in automotive? (2)
Bron: Procesverbeteren.nl
Smart Industry: Slimme organisatie
Assemblagerobot bij Peterbilt, TexasLegt Smart Industry de basis voor Lean 2.0? (2/2)

Door Dr Ir Jaap van Ede, hoofdred. Procesverbeteren.nl, 27-11-2017  [ deel 1 ] [ deel 2 ]

In de automotive sector, de bakermat van Lean, zijn grote veranderingen op til. Wordt de automotive industrie ook de uitvinder van Lean 2.0?

In een tweeluik, naar aanleiding van het Automotive Congress 2017, brengen we de stand van zaken in kaart. In deel één beschreven we hoe auto’s nu worden geproduceerd, met een assemblagelijn bij DAF als voorbeeld. In deel twee bekijken we of smart industry de beperkingen daarvan kan opheffen.

Lean manufacturing zorgt er voor dat waarde-toevoegende activiteiten vloeiend in elkaar overlopen. Impliciet wordt daarbij aangenomen dat je de tijd hebt om zo’n productieketen in te regelen.

Frequent nieuwe producten introduceren en omgaan met een sterk wisselende vraag is problematisch. Nu de automarkt een onzekere fase ingaat, waarin niemand weet of het nieuwste eco-model een succes wordt, zal dat probleem alleen maar toenemen!

Sinds de opkomst van smart industry, ook wel e-factory of industrie 4.0 genoemd, rijst regelmatig de vraag of Lean productiestraten niet hun zijn langste tijd hebben gehad.

Kun je niet beter een smart factory bouwen met robots en flexibele bewerkingseilanden, en die fabriek zélf de regie geven over de productie en de routings? Dan kan elke auto een uniek model zijn, en kun je eenvoudig productie-eilanden toevoegen of afschakelen als de vraag toe- of afneemt!

Cyber-fysieke productie
Professor Dr Thomas Bauernhansl, professor productietechniek aan de Universiteit van Stuttgart gelooft in dit toekomstbeeld. Te assembleren auto’s kiezen dan zelf hun routing door de fabriek, afhankelijk van de klantspecifieke behoefte aan onderdelen. Bauernhansl gebruikt de term ‘cyber-fysieke productie’, Mij doet deze oplossing sterk denken aan Quick Response Manufacturing, met smart industry als enabler.

Smart Industry omvat digitalisering, artificiële intelligentie en robotisering. De combinatie van deze technieken kan fabrieken zelfsturend, zelfdenkend en deels ook zelf producerend maken. Productie-eilanden en producten-in-wording gaan daartoe met elkaar en met artificiële intelligentie in de cloud communiceren, en zélf de doorstroom optimaliseren.

Smart Industry bij SEW Eurodrive, producent van tandwielaandrijvingenSmart Industry bij SEW Eurodrive, producent van tandwielaandrijvingen. Zelfrijdende mobiele platforms vervoeren halffabrikaten en materialen tussen de bewerkingsstappen.


Denkt u nu dat zoiets niet kan, bedenk dan wel dat bijvoorbeeld het internet feitelijk al zo werkt. Als u bijvoorbeeld een e-mail met een attachment verstuurt, dan zoeken de vele met elkaar verbonden computers op het internet zelf naar een optimale route voor dat ‘pakket’.

Natuurlijk is het te transporteren item in dit geval slechts digitaal. Toch zou het me niet verbazen als dit principe op steeds meer plekken zal worden toegepast, bijvoorbeeld bij logistieke dienstverlening. Een pakket kan dan bijvoorbeeld zelf gaan bedenken via welke vrachtwagens het een klant het beste kan bereiken.

Bauernhansl haalt in mijn ogen terecht een Chinees spreekwoord aan:  ‘Als er een veranderwind opsteekt dan moet je geen muur bouwen, dus je afsluiten voor nieuwe technologie, maar windmolens om de nieuwe mogelijkheden te benutten.’

Veranderwind
Volgens Bauernhansl bestaat de smart ‘veranderwind’ uit vier componenten, die allemaal nog steeds in ontwikkeling zijn. ‘Eerst werd digitalisering van analoge processen mogelijk. Dat leidde tot de opkomst van onder meer CAD- en ERP-systemen. In de tachtiger jaren volgde virtualisatie, toen kon je processen ook digitaal gaan modelleren en simuleren. Vanaf de jaren negentig werd het smart-repertoire aangevuld met connectivity. Vanaf dat moment wordt het steeds gemakkelijker om waarde-toevoegende processen op elkaar af te stemmen. Digitalisering, virtualisatie en connectivity legden vervolgens samen, in combinatie met artificiële intelligentie, de basis voor autonomation. Je krijgt dan een zelfsturende en -lerende fabriek.’

Metcalfe
De ontwikkeling in deze richting is volgens Bauernhansl onstuitbaar. ‘De wet van Moore, die stelt dat de geheugencapaciteit van chips elke 18 maanden verdubbelt, geldt nog steeds. Daarnaast heb je de wet van Metcalfe. Die stelt dat de waarde van netwerken evenredig is met het aantal deelnemers in het kwadraat.’ 

Bauernhansl bespreekt een aantal industry 4.0 principes die de productie in de (automotive) industrie volgens hem ingrijpend gaan veranderen. Sterker nog, hij geeft ook voorbeelden die laten zien dat die transformatie al aan de gang is!

Hieronder zes trends die Baurnhansl signaleert.

Trend 1: Cellulaire en schaalbare productie
‘Het idee van productie via vaste ketens in een vast ritme, de takt, wordt verlaten’, aldus Bauernhansl. ‘Een fabriek kan veel beter inspelen op nieuwe producten en een wisselende vraag, als je die fabriek opbouwt uit productie-eilanden, waarlangs halffabricaten zich via wisselende routings bewegen. Zo’n systeem is ook schaalbaar, want je kunt productie-eilanden plug and produce toevoegen of verplaatsen. Audi experimenteert al met dit concept. Auto’s in wording bewegen zich daarbij van werkcel naar werkcel. Een soortgelijke oplossing zag ik bij SEW Eurodrive, zij maken industriële tandwielaandrijvingen. Daar verplaatsen Automatisch Geleide Voertuigen materialen tussen U-vormige werkcellen’.

Concept voor smart auto-productie bij Audi, met flexibele routings
Concept voor smart auto-productie met flexibele routings bij Audi


Hetgeen er op een bepaald productie-eiland gebeurt, hoeft van tevoren niet vast te staan. Een robot kan bijvoorbeeld communiceren met de cloud, en direct daarna een nieuwe taak gaan uitvoeren. ‘Het is dus niet meer nodig om een productieplanning voor de lange termijn te maken. Je kunt het werkrooster in principe continu aanpassen.’

Een toeleverancier vraagt Bauernhansl naar zijn rol in deze nieuwe situatie. ‘Toeleveranciers bewegen straks de fabriek in, je kunt namelijk modules toevoegen aan het systeem.’

Trend 2: Fabriek wordt één waarde-creërend systeem
‘Scheidingen tussen logistiek en productie, tussen mensen en robots, en tussen engineering en productie zullen gaan vervagen’, stelt Bauernhansl. ‘Een fabriek wordt dan één waarde-creërend systeem.’

Logistieke activiteiten zijn in Lean-terminologie ‘verspilling’. Dingen verplaatsen voegt immers geen waarde toe. ‘In een smart fabriek kun je productie en logistiek echter combineren. SEW Eurodrive gebruikt bijvoorbeeld mobiele platforms, waarop een robot is gemonteerd.’

Mobiel platform met assemblagerobot bij SEW Eurodrive
Mobiel platform met assemblagerobot bij SEW Eurodrive


Werkten robots en mensen vroeger gescheiden, nu gaan zij in toenemende mate samenwerken. Ook de scheiding tussen ontwerpprocessen en productie vervaagt. ‘Taylor’s idee om het denken te scheiden van de uitvoering wordt teruggedraaid.
Oorspronkelijk was een operator een monteur, nu is het meer een soort kapitein die een machine bestuurt. Straks wordt zo iemand een regisseur. Hij of zij dirigeert dan de fabriek, als was dit een orkest.’

Trend 3: Robots als Lean clients
Terwijl de mens denken en doen weer meer gaat combineren, geldt voor robots het omgekeerde. Hun ‘brein’ verplaatst zich steeds meer naar de cloud. ‘Het voordeel daarvan is de grotere flexibiliteit’, stelt Bauernhansl.  ‘Je hebt dan geen PLC of robot meer die is vóórgeprogrammeerd om één specifieke taak te verrichten. Een robot wordt op afstand verteld wat deze moet doen. Een voorbeeld is een bin-picking algoritme, dat is een programma dat een robot een container laat oppakken. Sensoren kunnen determineren hoe die container eruit ziet. Op basis van die informatie kan een centrale computer daarna berekenen wat de robot moet doen.’

Het resultaat hoeft niet per sé in één keer goed te zijn. ‘In het Google Deep Grasping experiment is er sprake van een zelflerend systeem. Een serie van robots slaagde er na enige tijd in, om de juiste voorwerpen uit een bakje met tal van artikelen te pakken.’

Door de intelligentie buiten de robots te plaatsen, worden de robots lean clients. Je zou kunnen zeggen dat deze robots de ideale Lean werkers nieuwe stijl zijn, of Taylor-werkers 2.0. Repeterende taken uitvoeren vinden robots namelijk niet erg, en ze vinden straks zelf manieren om die taken zo goed mogelijk uit te voeren!

Robots, hier bij Peterbilt in Texas, zijn ook nu al gangbaar in de automotive industrieRobots, hier bij Peterbilt in Texas, zijn ook nu al gangbaar in de automotive industrie. Dankzij smart industry worden robots straks onderdeel van één intelligent productieysteem.


Trend 4: Complexe taken op de juiste plek uitvoeren
Met robots als Lean clients verplaats je een complexe taak – in dit geval ‘denkkracht’-  naar de plek waar die het beste kan worden uitgevoerd, namelijk centraal. Dit principe kun je ook in andere situaties toepassen. Klanten kunnen bijvoorbeeld in toenemende mate gaan meedenken over hun bestellingen, en worden zo ‘pro-sumenten’.

‘Een voorbeeld is de eGrip van Schunk. Klanten leveren daarbij zelf CAD-files aan, op grond waarvan optimaal grijpgereedschap om producten op te pakken, wordt ontworpen. Vervolgens worden die grijpers gemaakt bij een externe partij, door middel van 3D-printing.’    

Trend 5: De zelflerende fabriek
Zelfsturing, reeds populair binnen menselijke productieteams, komt nu ook beschikbaar in de vorm van artificiële intelligentie. Bauernhansl: ‘In een productieproces kunnen camera’s en sensoren bijvoorbeeld registreren wat er gebeurt, en dit vergelijken met een gewenste situatie. Dankzij patroonherkenning en realtime evaluatie kan een productieproces zichzelf vervolgens optimaliseren. Bij Lean werk je met standaard werkwijzen, die door de mens continu worden verbeterd. In een smart fabriek kunnen computers dat werk deels overnemen.’

Dit kan volgens Bauernhansl vérgaande consequenties hebben voor de toepassing van Lean Six Sigma. ‘We zijn gewend om naar de root cause van problemen te zoeken, het why. Dit verschuift straks naar het what: jij bepaalt wat er moet gebeuren en de fabriek zoekt zelf uit hoe dat moet.’

Om zichzelf continu te verbeteren en om in te spelen op toekomstige situaties zoals nieuwe productieorders, moet een fabriek op de eerste plaats ‘weten’ wat er nu gebeurt. Daartoe is visueel management nodig zoals dat bekend is binnen Lean, maar dan in digitale vorm.

‘Ik noem dat de schaduwfabriek’,  vertelt Bauernhansl. ‘Op basis van de actualiteit kun je de toekomst simuleren en zo bijvoorbeeld een optimale productieplanning maken voor de zeer nabije toekomst. Het schaduwmodel is ook nodig om bijvoorbeeld AGV’s aan te sturen via cloud navigation.’

Trend 6: Informatie uitwisselen in plaats van materiaal
Materialen verplaatsen kost tijd en energie. ‘Daarom moet je dit waar mogelijk vervangen door het digitaal uitwisselen van informatie. Denk aan een Kanban-bakje dat zelf het materiaalverbruik detecteert, en zo zorgt voor tijdige aanvulling. Trek je dat principe verder door, dan heb je in de toekomst wellicht het hele Kanban-bakje niet meer nodig. Met behulp van 3D-printing maak je onderdelen dan waar en wanneer je die nodig hebt.’ 

Ontvang samenvattingen van al onze nieuwe praktijkverhalen!
De vijf voordelen van gratis registratie:
  1. Elke twee maanden samenvattingen van al onze nieuwe artikelen
  2. Geen andere e-mail (!)
  3. Artikelen altijd volledig kunnen lezen
  4. Toegang tot 350+ praktijkcases procesverbetering
  5. Berichten kunnen plaatsen en opmerkingen toevoegen aan artikelen

Weg met Lean?
Bauernhansl stelt dat toepassing van de bovengenoemde principes de waardecreatie in een fabriek met maar liefst 30 tot 40% kan vergroten.

Dus: wég met alle verbeterborden, stoppen met Kaizen-teams en Lean productiestraten, en óp naar de flexibele en zelflerende fabriek?

Nou nee. Ten eerste kan die 30 tot 40% extra waardecreatie mijn inziens nooit zijn berekend ten opzichte van een Lean-fabriek. Dan kom je eerder op -25% uit, zie het kader ‘Lean is niet gemakkelijk te verslaan’!

Veiligheidsproblemen
Bovendien zijn er drie factoren die mijns inziens de opmars van smart industry flink zullen afremmen. Ten eerste de veiligheid. De veiligheidsproblemen rond het internet-of-things, denk met name aan hackers, gelden ook bij het verbinden van apparatuur in fabrieken. Die problemen zijn zo groot, dat het de vraag is of je ze kunt oplossen zonder een geheel nieuwe IT-architectuur te ontwikkelen.

Ten tweede proberen meerdere softwareleveranciers zich een positie te verwerven als industrial internet of things cq cloud provider. Een nieuw conflict rond de keuze van communicatie-standaarden lijkt daarbij in de maak, gelijkend op de ‘veldbusoorlog’ enkele decennia geleden. Zoiets remt verdere ontwikkeling enorm.

Ten derde vraag ik me af welk superbrein een zelfdenkende fabriek straks als geheel moet gaan aansturen. Tot nu toe bestaan er namelijk nog slechts smart deeloplossingen. Natuurlijk kun je filosoferen over de eindeloze mogelijkheden van robots en artificiële intelligentie, maar dat wordt al tientallen jaren gedaan. Toen ik in de jaren zeventig op de lagere school zat, werd me al beloofd dat huishouding voor mijn generatie geen mensenwerk meer zou zijn. Sterker nog: we zouden ons gaan vervelen vanwege een overmaat aan vrije tijd!

Het duurt dus nog wel even voor flexibele smart factories een feit zijn. Waarom besteden we er dan op dit procesverbeter-platform toch zoveel aandacht aan? Dit is omdat u de zes bovengenoemde smart principes wellicht nu al in delen van uw productieproces kunt toepassen. Smart industry veroorzaakt weliswaar geen revolutie rond Lean, maar zorgt wel voor nieuwe mogelijkheden en dus voor verdere evolutie.

Complexiteit terugdringen
Tenslotte nog dit: zélfs als het lukt om alle smart obstakels te overwinnen, dan nóg blijven alle Lean principes geldig en dus nuttig. Want, ook al breng je al je activiteiten onder in werkcellen, met wisselende routings daartussen, dan nog blijft een keten van bewerkingen nodig om bijvoorbeeld een individuele auto te produceren. Lean kan dan helpen om de complexiteit in het netwerk terug te dringen, zodat je dit makkelijker met computers kunt aansturen.

Lean is niet makkelijk te verslaan
Recentelijk verschenen publicaties over fertigungsinseln in een Audi-fabriek, waarin auto’s niet meer aan de lopende band worden vervaardigd. In plaats daarvan kiezen autocarrosserieën zelf hun route langs ‘productie-eilanden’, afhankelijk van de behoefte aan onderdelen. Op de productie-eilanden gaan robots de monteurs assisteren, door hen de juiste materialen aan te reiken. Er wordt zelfs al geëxperimenteerd met drones voor de bevoorrading!

Is deze cellulaire e-factory een serieuze concurrent voor een Lean productiestraat? Of zijn de proefnemingen bij Audi vooral bedoeld om ervaring op te doen met nieuwe technieken? Ik denk het laatste. Lean is namelijk niet makkelijk te verslaan!

Door Dr Ir Jaap van Ede, hoofdredacteur Procesverbeteren.nl, 07-09-2017. Dit kader verscheen eerder als blog in de nieuwsbrief van juli 2017

Het idee van een cellulaire fabriek, met daarin productie-eilanden, bestaat al heel lang. Quick Response Manufacturing (QRM) beschouwt dit zelfs als de ideale oplossing voor high mix, low volume productie. In plaats van productieketens te optimaliseren op basis van min of meer lineaire materiaalstromen, wordt nu de capaciteitsbenutting van productie-eilanden op elkaar afgestemd. De routings variëren hierbij van product tot product. Gemiddeld een zo groot mogelijke doorstroom realiseren blijft echter wel, net zoals bij Lean, het doel.   

Concept voor smart auto-productie bij Audi met auto-carrosseriën op mobiele platforms
Concept voor smart auto-productie bij Audi: carrosseriën op mobiele platforms zoeken zélf een ideale assemblageroute

Interessant is dat smart industry, dat in Duitsland industrie 4.0 heet, digitale communicatie en afstemming mogelijk maakt. Niet alleen tussen productie-eilanden, maar ook met artificiële intelligentie daarboven. Een ‘meesterbrein’  kan dan bijvoorbeeld aan robots ‘vertellen’ hoe de eerstvolgende assemblagetaak eruit ziet. Het industrial internet of things, zoals het communicatienetwerk heet, kan er ook voor zorgen dat te assembleren producten (bijvoorbeeld op karretjes) vanzelf de juiste route kiezen. Het resultaat is een ‘zelfdenkende’, ‘zelfsturende’ en zelfs ‘zelflerende’ fabriek: een cellulaire e-factory. Audi zou daarin bijvoorbeeld unieke auto’s kunnen gaan produceren voor het hoogste marktsegment. 

Een cellulaire e-factory betekent logistiek gezien een stap terug, naar de tijd vóór Ford’s bewegende assemblagelijn. Vroeger leidde het werken met losse (dus niet geschakelde) werkstations steevast tot torenhoge tussenvoorraden. De enige reden waarom cellulaire productie nu wél zou werken, is dat een smart fabriek deze tussenvoorraden zelf zou voorkómen. 

Dit betekent echter niet dat een e-factory altijd superieur is aan een conventionele Lean productiestraat. Integendeel. In mijn ogen moet je eerst proberen om per productgroep een ‘waardestroom’ met een vaste routing te vormen. Lukt dat, dan is die oplossing altijd superieur aan een cellulaire fabriek, hoe ‘smart’ je die ook inricht of aanstuurt!

Die superioriteit houdt verband met de One Piece Flow oftewel enkelstuksproductie die Lean nastreeft. Steeds één bewerking uitvoeren, en het halffabricaat daarna meteen doorschuiven naar de volgende schakel. Het resultaat is een pijplijn, die letterlijk aan de lopende band auto’s aflevert. Wiskundig gezien leidt zo’n One Piece Flow niet alleen tot de kortst mogelijke doorlooptijd, maar ook tot exact voorspelbare levertijden. Bijna altijd zal dit ook nog eens samengaan met de grootste capaciteitsbenutting. In een cellulaire e-factory is de verplaatsingstijd van halffabricaten tussen de bewerkingsstations namelijk langer. Bovendien zullen auto’s-in-wording dan regelmatig op elkaar moeten wachten.

Mijn conclusie is daarom dat een cellulaire e-factory pas het overwegen waard wordt, als een Lean productiestraat te inflexibel blijkt om aan de wisselende vraag te voldoen. En dan nog moeten de hoge investeringen opwegen tegen de baten. Bovendien moeten de grote veiligheidsproblemen rond het industrial internet of things nog worden opgelost.

Er is nóg een reden waarom de opmars van de cellulaire e-factory minder snel zal gaan dan nu wordt gesuggereerd. Ook een gewone Lean-productiestraat kun je smart maken. Daardoor neemt de flexibiliteit daarvan toe. Je kunt dan meer automodellen afwisselen binnen één One Piece Flow. Omstellingen van bijvoorbeeld robots kunnen daartoe geheel geautomatiseerd plaatsvinden.
 
Smart technologieën kunnen zo geleidelijk worden geïntroduceerd, zonder meteen je logistieke concept radicaal te veranderen. Die weg der geleidelijkheid lijkt logisch. Anders dan de term “vierde industriële revolutie” suggereert, is er namelijk geen nieuwe technologie uitgevonden, zoals destijds stoom of elektriciteit. Er is ‘slechts’ sprake van een evolutie op basis van bestaande digitale concepten. Een veelbelovend idee is bijvoorbeeld de inzet van smart technieken om logistieke ketens tussen fabrieken ‘visueel’ te maken en aan te sturen.

Een interessant artikel over Lean versus smart industry:
Lean and Industry 4.0 – Twins, Partners or contenders? Rüttiman, B.G. and Stöckli, M.T., Journal of Service Science and Management 9, 485-500 (2016)


> U las deel twee van een artikelserie, deel 1 beschrijft de huidige manier van produceren (bij DAF) en de uitdagingen daarbij.


1
) Het Automotive Congress 2017 werd in juni 2017 georganiseerd door AutomotiveNL, Microcentrum en RAI vereniging

Hulp nodig bij de implementatie van hard- en software voor Smart Industry?

Verwijzen naar dit artikel op internet?
Gebruik als link: https://www.procesverbeteren.nl/smart_industry/Automotive_Congres17_Smart_Lean2.php

24FlowCoimbeeVeerenstaelAzumuta