Investeren in AI-gedreven assetmanagement: best practices voor fabrikanten

English version

Op 14 november had ik het voorrecht om een keynote-lezing te geven op de jaarlijkse Industrial Maintenance and Repair WorX-conferentie in Amsterdam, georganiseerd door Global Business Research. De kernboodschap van mijn lezing was duidelijk: het verkrijgen van budget voor AI-gedreven assetonderhoud en optimalisatie vereist een strategische aanpak. Specifiek benadrukte ik twee belangrijke strategieën: 

1. Zoek synergiën met andere digitale transformatie initiatieven: stem de inspanningen voor assetbeheer af op andere lopende strategische projecten. 
2. Toon voordelen die verder reiken dan uptime van machines: presenteer het investeringsvoorstel op een manier die aansluit bij bredere bedrijfsdoelstellingen. 

Als productiemanager herkent u waarschijnlijk de uitdaging om een weg te vinden in een druk veld van investeringsvoorstellen. Vaak krijgen tastbare projecten – zoals het upgraden van een productielijn – prioriteit, omdat de voordelen daarvan gemakkelijker te begrijpen zijn. Hoe kunt u deze uitdaging overwinnen en financiering verkrijgen voor verbeteringen in assetonderhoud? In deze blog deel ik best practices die u kunnen helpen goedkeuring te krijgen voor uw voorstellen en de benodigde resources.  

Initiatieven voor asset-optimalisatie in verschillende sectoren 

Initiatieven voor AI-gedreven asset-optimalisatie variëren sterk, afhankelijk van de sector, het type apparatuur en de specifieke doelstellingen van het bedrijf. Deze initiatieven zijn bedoeld om de efficiëntie te verbeteren, kosten te verlagen en de algehele betrouwbaarheid van kritische bedrijfsmiddelen te vergroten. 

Laten we enkele voorbeelden uit verschillende sectoren bekijken: 

1. Optimalisatie van slijtagevoorspellingen in de productie van polyethyleen (PE)

Een grote producent van polyethyleen (PE) richt zich op het optimaliseren van de slijtagepatronen van de snijkanten. Deze snijkanten worden gebruikt om ononderbroken PE-strengen in kleine korrels te snijden. De uitdaging hierbij is het vinden van de juiste balans: te vroeg repareren verhoogt onnodig de kosten; te laat repareren vermindert de productkwaliteit door afgenomen snijprecisie. De inzet van voorspellende onderhoudstechnieken met behulp van AI kan hierbij helpen.  

2. Monitoring van wissels voor nationale spoorwegoperators

Een van onze klanten in de transportsector, een nationale spoorwegoperator, is verantwoordelijk voor het onderhoud van maar liefst 6.000 spoorwegwissels. Een systeem voor assetmonitoring en beheer biedt real-time updates voor elk spoorwegwissel ter ondersteuning van de dagelijkse operaties, onderhoudsstrategieën en toekomstige investeringsbeslissingen.

De spoorwegoperator streeft ernaar de mogelijkheden van het systeem uit te breiden door voorspellende functies toe te voegen. Specifiek ligt de focus op het voorspellen van Remaining Useful Life (RUL) en storingen voor spoorwegwissels. Door dieper inzicht te krijgen in de prestatie-trends en potentiële faalscenario’s, kunnen ze het onderhoud effectiever plannen, onverwachte reparaties verminderen en uiteindelijk de Mean Time Between Repairs (MTBR) verlengen. Het vermogen om te voorspellen wanneer en hoe een storing zich zou kunnen voordoen, optimaliseert niet alleen de onderhoudskosten, maar zorgt ook voor veiligere en betrouwbaardere spoorwegoperaties.

3. Verbetering van productkwaliteit en onderhoud in de schuimproductie

Bij de productie van hoogwaardig schuim worden complexe verticale ovens ingezet om rollen folie om te vormen tot dunne schuimrollen. Verwarmingspads zijn over de volledige hoogte van 10 meter van de ovens verdeeld. Wanneer één van deze pads uitvalt, is het probleem niet direct zichtbaar. De productkwaliteit begint echter te verslechteren, hetgeen de productiviteit en consistentie beïnvloedt. Het repareren van deze verwarmingspads kan lastig en kostbaar zijn, vanwege de complexiteit en de schaal van de ovens. Om dit probleem aan te pakken, moet de schuimproducent investeren in sensoren en assetmonitoringtechnologie. Door de verwarmingspads in real-time te monitoren, kan het bedrijf problemen detecteren voordat ze de productkwaliteit in gevaar brengen. Bovendien, door voorspellende analyses te integreren, kunnen ze de resterende nuttige levensduur Remaining Useful Live (RUL) van deze componenten inschatten en tijdig reparaties plannen. Dit verlaagt niet alleen de onderhoudskosten, maar verbetert ook de productkwaliteit, wat zorgt voor hogere First Time Right (FTR) productie-uitkomsten. 

Complexiteit van besluitvorming bij investeringsoptimalisatie 

De jaarlijkse Voice of the Client enquête van CGI, gebaseerd op interviews met 2.000 leidinggevenden wereldwijd, biedt waardevolle inzichten in de trends, uitdagingen en initiatieven van grote bedrijven. Eén belangrijke conclusie is dat 38% van de leidinggevenden het optimaliseren van investeringen en operaties beschouwen als een belangrijke uitdaging voor het behalen van betere resultaten. De complexiteit van het optimaliseren van een investeringsportefeuille kan aan verschillende factoren worden toegeschreven, met name het snel evoluerende technologie-landschap. 

Een belangrijke uitdaging voor fabrikanten is het enorme aantal nieuwe technologieaanbieders die oplossingen bieden die de operaties mogelijk zouden kunnen revolutioneren. Er zijn belangrijke trends die deze dynamiek vormgeven: 

1. Cloudoplossingen verstoren traditionele systemen 

De opkomst van Cloud technologie heeft ertoe geleid dat grote spelers, zoals de hyperscalers, haalbare alternatieven zijn geworden voor traditionele Manufacturing Execution Systems (MES) en Computerized Maintenance Management Systems (CMMS). Deze Cloud aanbieders spelen een steeds grotere rol in het landschap van Manufacturing Operations Management Systems (MOMS) en bieden schaalbaarheid en flexibiliteit die traditionele on-premise oplossingen vaak niet kunnen evenaren. Bij CGI benaderen we MES-oplossingen vanuit de innovatie-invalshoek. De focus ligt op het versnellen van productie-excellentie door gebruik te maken van de laatste trends en inzichten die bijdragen aan de digitaliseringsdoelen van Industrie 5.0. 

2. Data- en analysetools: de nieuwe norm 

Als reactie op de toename in datageneratie ontwikkelen veel bestaande MES-aanbieders, samen met nieuwe marktdeelnemers, gespecialiseerde platforms voor productiedatabeheer en AI-gedreven inzichten. Deze platforms bieden rijke functionaliteiten en steeds meer geavanceerde selfservice-mogelijkheden, waarmee fabrikanten data in real-time kunnen benutten voor betere besluitvorming en operationele prestaties. 

3. De opkomst van self-service en low-code oplossingen 

Een opvallende trend is de toenemende adoptie van self-service en low-code platforms die speciaal zijn ontwikkeld voor productieomgevingen. Deze oplossingen stellen fabrikanten in staat om gepersonaliseerde workflows te creëren en processen te automatiseren zonder diepgaande technische expertise. Deze democratisering van softwareontwikkeling zorgt voor snellere implementatie en meer wendbaarheid bij het inspelen op veranderende operationele behoeften. 

4. Evolutie van MES/MOMS 

Met al deze innovaties evolueren ook de traditionele MES-aanbieders. Velen breiden hun aanbod uit om het volledige spectrum van MOMS te dekken, met geïntegreerde mogelijkheden die nu ook artificiële intelligence (AI) tools bevatten die specifiek zijn afgestemd op bepaalde toepassingen. Deze evolutie stelt fabrikanten in staat om meer omvattende oplossingen te benutten die verschillende aspecten van de operaties integreren, van real-time monitoring tot voorspellend onderhoud. 

5. Kunstmatige intelligentie: van hype naar werkelijkheid 

AI, inclusief Generative AI (GenAI), blijft het gesprek domineren in verschillende industrieën. Hoewel er veel hype rond AI is, bewegen fabrikanten zich steeds meer voorbij theoretische toepassingen en richten zich op tastbare, use-case-gedreven implementaties. Bedrijven ontwikkelen schaalbare AI-gebaseerde oplossingen die meetbare verbeteringen bieden in productie-efficiëntie, voorspellend onderhoud, en kwaliteitscontrole.  

De uitdagingen van de implementatie van CMMS of EAM: wat fabrikanten moeten weten

Het implementeren van een robuust Computerized Maintenance Management System (CMMS) of Enterprise Asset Management-systeem (EAM) is een cruciale stap voor fabrikanten die de prestaties van bedrijfsmiddelen willen verbeteren en onderhoudsoperaties willen stroomlijnen. Deze systemen concurreren vaak om budgetten met projecten die directere voordelen bieden, zoals de aanschaf van nieuwe productielijnen. Hoewel deze initiatieven sneller rendement opleveren, is het belangrijk te realiseren dat een effectief CMMS/EAM de productiekwaliteit, efficiëntie en winstgevendheid op lange termijn verhoogt. Veel organisaties ondervinden echter obstakels bij de implementatie van deze systemen. We bespreken de meest voorkomende uitdagingen hieronder. 

Ontdek de meest voorkomende obstakels

1. Hoge initiële kosten

• Budgetbeperkingen: een van de belangrijkste obstakels voor kleinere fabrikanten is de aanzienlijke investering die vooraf vereist is voor de implementatie van een CMMS/EAM-systeem. De kosten voor softwarelicenties, integratie en de benodigde hardware-infrastructuur kunnen overweldigend zijn voor bedrijven met beperkte budgetten. 
• Verborgen kosten: naast de initiële investering kan de totale eigendomskosten aanzienlijk stijgen door aanpassingen, systeemupgrades en de toevoeging van hardware zoals sensoren en IoT-apparaten. Bedrijven moeten deze verborgen kosten zorgvuldig plannen om budgetoverschrijdingen te voorkomen.

2. Complexiteit van integratie met bestaande systemen 

• Uitdagingen in data integratie: het integreren van CMMS/EAM-systemen met andere bedrijfssystemen zoals ERP, voorraden en IoT-platforms levert vaak aanzienlijke hindernissen op. Gegevensinconsistenties, verouderde systemen en gescheiden data tussen afdelingen kunnen de integratie complex en kostbaar maken. 
• Operationele verstoringen: het integratieproces kan verstoringen in de dagelijkse operaties veroorzaken, vooral voor bedrijven die zich geen stilstand kunnen veroorloven. Wanneer onderhouds- en productiesystemen sterk met elkaar verbonden zijn, neemt het risico op operationele vertragingen toe, wat zorgt voor een delicate afweging. 

3. Gebrek aan gekwalificeerd personeel

• Vaardigheidstekorten in data-analyse en IT: het opereren van moderne CMMS/EAM-oplossingen vereist expertise in gebieden zoals data-analyse, IoT en IT-beheer. Veel fabrikanten hebben echter geen personeel met de benodigde vaardigheden om de data die door deze systemen wordt gegenereerd te beheren en te interpreteren, wat de effectiviteit van hun investering beperkt. 
• Weerstand van technici en operators: onderhoudsteams die gewend zijn aan traditionele, handmatige methoden kunnen weerstand bieden tegen de overgang naar digitale CMMS/EAM-systemen. Deze weerstand kan de adoptie belemmeren, waardoor het essentieel is voor bedrijven om te investeren in verandermanagement, training en het bevorderen van een cultuur van digitale adoptie. 

4. Problemen met datakwaliteit en beschikbaarheid

• Slechte datakwaliteit: inconsistente of verouderde data over machinecondities, onderhoud historiën en levenscycli van bedrijfsmiddelen kan de effectiviteit van een CMMS/EAM-systeem ernstig beperken. Slechte datakwaliteit belemmert de besluitvorming en vermindert de algehele waarde die uit deze platforms wordt gehaald. 
• Noodzaak van data-standaardisatie: om maximale waarde uit een CMMS/EAM-systeem te halen, moet data gestandaardiseerd worden over alle machines en bedrijfsmiddelen. Inconsistente dataformaten tussen afdelingen of locaties kunnen de integratie van data bemoeilijken en de systeemefficiëntie verminderen, wat aanzienlijke inspanningen vereist in data cleaning en standaardisatie. 

5. Zorgen over cyberbeveiliging

• Kwetsbaarheid voor cyberaanvallen: nu CMMS/EAM-systemen steeds meer verbonden zijn met het internet en geïntegreerd zijn met IoT-apparaten, wordt cyberbeveiliging een groeiende zorg. Fabrikanten vrezen dat deze systemen, als ze niet goed beveiligd zijn, de deur kunnen openen voor cyberdreigingen, die mogelijk gevoelige operationele gegevens en de integriteit van bedrijfsmiddelen in gevaar kunnen brengen. 
• Compliance-eisen: industrieën met strikte regelgeving, zoals de farmaceutische industrie of de voedingsmiddelenverwerking, moeten ervoor zorgen dat hun CMMS/EAM-systemen voldoen aan de normen voor cyberbeveiliging en gegevensbescherming. Het voldoen aan deze eisen kan complex en tijdrovend zijn. 

6. Moeilijkheid bij het aantonen van ROI 

• Lange terugverdientijd: hoewel CMMS/EAM-systemen op de lange termijn kostenbesparingen en verbeterde efficiëntie opleveren, kan de initiële terugverdientijd lang zijn. Bedrijven moeten vaak een leercurve doorlopen en hebben tijd nodig om de voordelen van deze systemen volledig te realiseren, wat het moeilijker maakt om de ROI snel te kwantificeren. 
• Complexiteit van het meten van waarde: voor sommige fabrikanten kan het moeilijk zijn om de financiële voordelen van voorspellend of preventief onderhoud te berekenen. Het kwantificeren van verbeteringen in de beschikbaarheid en prestaties van bedrijfsmiddelen – zoals verminderde stilstand of verhoogde productkwaliteit – vereist gedetailleerde analyses, wat moeilijk te bereiken is op korte termijn. 

Veiligstellen van budget voor asset-optimalisatie 

Om terug te komen op de twee belangrijke strategieën die eerder werden besproken, gaat het veiligstellen van het budget voor asset-optimalisatie om veel meer dan alleen het onderbouwen van uptime van apparatuur. Het vereist een strategische aanpak die uw inspanningen afstemt op bredere organisatorische doelstellingen en de volledige reeks voordelen van asset-optimalisatie benadrukt. 

Strategie 1: zoek synergiën met andere digitale transformatie projecten 

Wanneer leidinggevenden investeringsvoorstellen prioriteren, stemmen zij deze doorgaans af op belangrijke bedrijfsdoelen of strategische doelstellingen. Deze kunnen variëren van duurzaamheid en kostenreductie tot supply chain agility, productiekwaliteit, productveiligheid en naleving van milieu-, veiligheid- en gezondheidsnormen (ESH). Initiatieven voor asset-optimalisatie worden echter vaak intern gepromoot op basis van de impact op onderhoudskosten. Hoewel dit meestal voldoende is om een gezond rendement op investering (ROI) te rechtvaardigen, vereist het verkrijgen van het benodigde budget vaak het aantonen van aanvullende, bredere voordelen. 

Probeer synergiën te identificeren tussen assetmanagement en andere strategische doelstellingen. Deze allesomvattende benadering kan efficiëntie creëren en een hoger rendement op investering opleveren, waardoor het gemakkelijker wordt om het benodigde budget voor toekomstige initiatieven veilig te stellen. 

Strategie 2: toon voordelen aan die verder gaan dan alleen assetbeschikbaarheid 

Naast besparingen op onderhoudskosten, zorgt asset-optimalisatie voor aanzienlijke verlagingen van de productiekosten. Met verbeterde machinebetrouwbaarheid en meer voorspelbare beschikbaarheid kunnen fabrikanten de productie efficiënter plannen en een hogere Overall Equipment Effectivenes (OEE) behalen. Stel u bijvoorbeeld de ovens van een schuimproducent voor, uitgerust met temperatuursensoren op hun verwarmingsplaten. Door te voorspellen wanneer deze componenten vervangen moeten worden, kan de fabrikant productieverstoringen voorkomen en jaarlijks meerdere productiebatches besparen. 

Asset-optimalisatie vermindert ook afval. Onverwachte storingen van apparatuur leiden vaak tot productieverlies, waarbij hele batches mogelijk worden weggegooid. Met proactief onderhoud kunnen deze storingen worden voorspeld en voorkomen, waardoor productverlies wordt geminimaliseerd en het rendement wordt gemaximaliseerd. 

Daarnaast leidt asset-optimalisatie tot hogere productkwaliteit. Door ervoor te zorgen dat machines op hun optimale prestaties draaien, dichter bij de ideale instellingen, kunnen fabrikanten striktere toleranties behalen en consistentere productkwaliteit leveren. Denk bijvoorbeeld aan PE-snijdmessen die scherp blijven door tijdig onderhoud - dit resulteert in minder afgekeurde producten en verbeterde algehele productiekwaliteit. 

Conclusie: een strategische benadering van investeringen

Het verkrijgen van investeringen voor asset-optimalisatie kan een uitdaging zijn, maar het is verre van onmogelijk. Door uw voorstel te integreren met grotere digitale initiatieven en de bredere zakelijke impact ervan te kwantificeren, bent u goed voorbereid om een overtuigend verhaal te presenteren voor uw strategie voor het onderhoud en de optimalisatie van assets. 

Door de kwestie strategisch aan te pakken en uw doelen af te stemmen op de bedrijfsprioriteiten, kunt u ervoor zorgen dat de bedrijfsmiddelen in uw fabriek optimaal presteren, terwijl u tegelijkertijd de nodige middelen veiligstelt om langdurig succes te behalen.