Ontwikkeling voorspellend kwaliteitsmanagementplatform Industrie 4.0

NTT DATA Group heeft zich gepositioneerd als strategisch technologisch partner van de Nederlandse dochteronderneming van de SEKISUI CHEMICAL-groep, een marktleider met meer dan 70 jaar ervaring in glasinterlayertechnologie. Het bedrijf vervaardigt glascomponenten voor de automobiel- en de architectuurindustrie. Bij deze gelegenheid heeft het besloten om samen met het adviesbureau een kwaliteitsmanagementplatform voor voorspellend kwaliteitsbeheer op te zetten, dat deel zal uitmaken van een digitaal transformatieproces in de omgeving van de nieuwe digitale productietechnologie: Industrie 4.0.

Beide bedrijven bundelden hun krachten om een functioneel kwaliteitsmanagementplatform te creëren dat gegevens centraliseert en berekeningen, connectiviteit, analyse en intelligentie, mens-machine interacties en digitale naar fysieke conversies maximaliseert. De vrucht van deze samenwerking was een differentieel model dat een concurrentievoordeel vertegenwoordigt in de industriële sector om de inkomsten en winsten te maximaliseren.

SEKISUI S-LEC B.V. is een bedrijf dat unieke technologieën voor fijne deeltjes, adhesie en nauwkeurige synthese toepast om hoogwaardige tussenmaterialen te ontwikkelen en te leveren voor een breed scala aan gebieden, waaronder elektronica, mobiliteit, bouwmaterialen en infrastructuur. In deze Industrie 4.0-context zocht de fabrikant naar een effectieve methode om de productkwaliteit te voorspellen op basis van bijvoorbeeld de status van de productielijn of het milieu.

Een project in drie fasen

Uitgaande van een haalbaarheidsstudie en een minimum levensvatbaar product (MVP) voor een proefproductielijn, was het doel van dit project om een uitgebreide en schaalbare voorspellings- en beheersoplossing te bouwen die gebruiksvriendelijk en transversaal was. Daartoe werd gebruik gemaakt van de meest geavanceerde AI-technologieën op een data-analyseplatform dat rekening hield met de operationele beperkingen.

Voor de projectontwikkeling heeft everis daarom drie goed onderscheiden fasen vastgesteld. In de eerste (verkenning en levensvatbaarheid) werden de sensorgegevens geanalyseerd om na te gaan of zij konden worden gebruikt voor de ontwikkeling van het toekomstige model. Dit is een gangbare praktijk in de industriële besturingstechniek vanwege het brede scala aan sensoren en de verkrijgingsnormen voor sensorgegevens. Daartoe werden de van de sensor verkregen gegevens geanalyseerd (beoordeling van gegevenskwaliteit, validiteit en consistentie) en werd een haalbaarheidsstudie van de procesmodellering uitgevoerd (aantal beschikbare variabelen, vereiste nauwkeurigheid).

In de tweede fase werd de levensvatbaarheid van het model geëvalueerd en gevalideerd na ontwikkeling in offline modus (niet rechtstreeks verbonden met de sensor) in verschillende everis testomgevingen. Ten slotte werd in de stationeringsfase het kwaliteitsmanagementplatform geïmplementeerd om de voorspellingen te bekijken op een real-time digitaal dashboard voor dagelijks gebruik.

Precisie, voorspelling, differentieel model

Het resultaat was dat meer dan 200 sensorgegevens werden onderzocht om de meest relevante attributen te identificeren. Het ontwikkelde model heeft een voorspellingsprecisie van 94 procent, een verbetering van 50 procent ten opzichte van het basismodel. De procescapaciteitsindex (CPK), een maatstaf voor het vermogen om output binnen de specificatiegrenzen te produceren, werd met 34 procent verhoogd. Bovendien kan het gebruik van automatische controletechnieken op basis van de voorspellingen van het model de verbetering opdrijven tot 50 procent.

Deze focus vertaalt zich in een differentieel model en vertegenwoordigt een concurrentievoordeel in de sector om de inkomsten en winsten te maximaliseren in de huidige sterk concurrerende markten met lage marges. Naleving van hoge kwaliteitsnormen kan zowel de interne kosten (problemen in verband met het product vóór de levering, zoals schaarste, afval en vertragingen) als de externe kosten (die na de levering ontstaan door uit de handel genomen producten en garantiekosten) verminderen.

Martin van Neer, Senior proces engineer van SEKISUI S-LEC B.V.: “We zijn erg blij met hoe de samenwerking met het everis team is verlopen en we zijn ervan overtuigd dat deze nauwe samenwerking in de toekomst zeker zal uitbreiden. Van onze kant was het project vooral bedoeld om een POC van de technologie te laten zien en de potentiële voordelen te onderzoeken. Gezien het resultaat van dit project heeft de geïmplementeerde technologie bewezen nuttig te zijn in de voortdurende zoektocht om de kwaliteit van onze producten te verhogen.”

Miguel Angel Fuentes de la Fuente, hoofd Industrie 4.0 van everis: “Vanuit ons oogpunt vereisen initiatieven met betrekking tot Industrie 4.0 alomvattende oplossingen die zijn aangepast aan de specifieke behoeften en uitdagingen van de industriële omgeving. We zijn van mening dat deze oplossingen gebaseerd moeten zijn op drie kerngebieden: geavanceerde complexe analyses en algoritmen voor industriële processen, Big Data-architecturen en operationele methodologie. Dit is ongetwijfeld een van de steunpilaren voor het succes van dit kwaliteitsmanagementplatform.”

Everis en SEKISUI S-LEC B.V. zullen blijven samenwerken om de oplossing te laten evolueren met functionaliteiten met andere geavanceerde functies om de voorspellingsprecisie te verbeteren en aan te passen aan een grote verscheidenheid aan scenario’s voor productieprocessen.

Lees ook:

• Zes trends artificial intelligence en machine learning
• Stappenplan Dow Benelux om Klimaatakkoord te ondersteunen
• Geert Hellings neemt afscheid van Mikrocentrum