Steeds de storing een stap voorblijven: Saxion en Scania zetten onderzoek naar predictive maintenance voort
“Vanuit ons hoofdkantoor in Zweden kijken mijn collega’s met belangstelling naar wat we hier in de regio ontwikkelen,” zegt Hein van Rietschoten. Als Maintenance Manager bij Scania Production Zwolle BV start hij deze maand met Saxion-projectleider Jan Veltman (lectoraat Ambient Intelligence) met de vierde fase van het predictive maintenance-onderzoeksproject: storingen in het assemblageproces van Scania-trucks voorkomen, met hulp van data en algoritmen.
In de enorme fabriekshal van Scania in Zwolle rolt elke vijf minuten een nieuwe truck van de assemblage-lijnen. Daarbij zijn geen twee opeenvolgende trucks gelijk van samenstelling. “We maken series van één,” zegt Hein van Rietschoten, waarmee hij zijn trots verpakt in humor. Aan dat ingenieuze assemblageproces komt geen robot te pas, legt hij uit. Wel maken de honderden technici in de hal gebruik van gemechaniseerde hulpmiddelen. Al rijdend op een carrier doorkruist een truck-in-wording steeds een station van ruim twaalf meter, waar een groep technici zorgdraagt voor de montage-handelingen. Stagneert het proces, dan staan in de fabriek honderden handen stil.
Algoritmen ontwikkelen om storingen te voorspellen
“Ons ROFA-carriersysteem is de aorta van onze fabriek,” zegt Van Rietschoten. “Eigenlijk kun je dit systeem nog steeds vergelijken met de lopende band die autofabrikant Henry Ford aan het begin van de twintigste eeuw ontwikkelde. Tegenwoordig is alles ergonomisch natuurlijk beter geregeld. Machines ondersteunen nu de oorspronkelijke til- en duw-werkzaamheden.” Diezelfde machines geven op een gemiddelde productiedag zo’n tien- tot twaalfduizend meldingen. Dat zijn niet allemaal noodsignalen dat de productie stagneert, maar het is interessante metadata over het productieproces, die belangrijke input vormt om storingen en stagnatie juist een stap voor te kunnen blijven. "Maar voor een goede analyse en het voorspellen van storingen is ook gedetailleerde data uit de ROFA-carriers nodig. Door de koppeling van al deze data is het mogelijk algoritmen te ontwikkelen, die leiden tot het voorspellen van mogelijke storingen in het productieproces.”
Als je kunt anticiperen op de aanschaf van onderdelen die het dreigen te begeven, dan levert dat enorme voordelen op. In de eerste plaats in de ondersteuning van onze monteurs.
Twee soorten data koppelen voor nieuwe inzichten
In 2017 startte de samenwerking tussen Scania en hogescholen Saxion en Windesheim in het TechForFuture-project Uptime Improvement Scania. Het project kende inmiddels twee vervolgonderzoeken en mondt nu uit in een vierde onderzoek. Projectleider Jan Veltman is sinds 2019 vanuit het Saxion-lectoraat Ambient Intelligence nauw betrokken en ziet hoe de partners tijdens de opeenvolgende projecten de kennis verdiepten en de toepassingsmogelijkheden voor Scania steeds concreter worden. “Voor vervolgstappen was het nodig om de aanwezige metadata te koppelen met nieuwe data uit de carrier. Drie studenten van onze opleiding HBO-ICT hebben afgelopen zomer een simulatie gedraaid. Ze onderzochten met een dashboard hoe ze die twee soorten data konden koppelen. Ik werd er heel blij van. In zo’n project zie je gebeuren waar we met elkaar naar op zoek zijn.”
Geen standaard reserve-onderdelen op de plank
Scania koos ervoor de ROFA-carrier onderdeel te maken van het TechForFuture-project rond predictive maintenance. Hein van Rietschoten: “Van dit soort belangrijke installaties heb je geen standaard reserve-onderdelen op de plank liggen. We hebben, overigens voor de hele fabriek, te maken met aging assets, zoals we ze noemen. Installaties die nog steeds hun unieke kenmerken en voordelen hebben, maar qua ontwerp nu als verouderd beschouwd worden. Als je kunt anticiperen op de aanschaf van onderdelen die het dreigen te begeven, dan levert dat enorme voordelen op. In de eerste plaats in de ondersteuning van onze monteurs.”
Voorspellend onderhoud
Voor Saxion levert de samenwerking interessante kansen op om de ontwikkelde analyse-modellen te toetsen aan de praktijk, vult Jan Veltman aan. “Dit vervolgproject richt zich volledig op voorspellend onderhoud, dat daadwerkelijk bij gaat dragen aan de uptime improvement bij Scania. Er zijn studieboeken over volgeschreven, maar de praktijk is een stuk weerbarstiger dan de theorie. We zijn nu in de fase beland die hele concrete resultaten voor het productieproces bij Scania kan gaan opleveren. We zien dat we samen met Scania tot een versnelling komen en dat voedt onze drive naar meer.”
Er zijn studieboeken over volgeschreven, maar de praktijk is een stuk weerbarstiger dan de theorie. We zijn nu in de fase beland die hele concrete resultaten voor het productieproces bij Scania kan gaan opleveren. We zien dat we samen met Scania tot een versnelling komen en dat voedt onze drive naar meer.
Technici van de toekomst
Scania heeft de ambitie om in 2025 een uptime van 99,9% te garanderen, zegt Van Rietschoten. Dat vraagt niet alleen om het verhogen van de uptime van de installaties, maar ook om het verbeteren van back up-plannen. Hij beaamt dat Scania en Saxion inhoudelijk nog jaren vooruit kunnen en onderkent ook een ander belang van de samenwerking: “Ik zie een enorme toegevoegde waarde in praktijkgericht onderzoek met het hoger onderwijs. Niet alleen omdat we er als fabrikant veel baat bij hebben, maar ook in breder perspectief. Onze bedrijfstak krijgt straks vanuit het mbo en het hbo vakmensen die ons land weer verder moeten helpen. Met deze technici van de toekomst blijven we ook als Scania onderdeel van de wereld om ons heen. We zijn niet autonoom, maar hebben onze omgeving en een nieuwe generatie technici nodig, ook bij duurzaamheidsvraagstukken.“
Theorie en praktische kennis verder uitbouwen
De samenwerking geeft het lectoraat de kans om de theorie en de aanwezige praktische kennis verder uit te bouwen, besluit Veltman. “Onze studenten hebben knap werk verzet, meegeholpen aan kennisopbouw en zelf ook weer een inhoudelijke ontwikkeling doorgemaakt. Ik verwacht dat we in deze nieuwe onderzoeksfase nog meer detaildata tot onze beschikking krijgen, waarmee we mogelijke defecten aan de truck-carrier beter kunnen voorspellen. Mijn persoonlijke drijfveer is dat we dit volgend jaar rond deze tijd bereikt hebben en met trots kunnen melden.”
Foto: Scania.
Over Voorspellen van Storingen en TechForFuture
In het project Voorspellen van Storingen werkt het Saxion-lectoraat Ambient Intelligence (penvoerder), onder verantwoordelijkheid van lector Wouter Teeuw, samen met hogeschool Windesheim en Scania Production BV Zwolle. De looptijd van het onderzoek is van september 2021 tot 31 juli 2022. Het project is mede mogelijk gemaakt door TechFor Future, de partner voor hightech bedrijven die hun kennis op Hightech Systemen & Materialen (HTSM) gebied willen ontwikkelen.