Geeft de gebruikersinterface op je machine niet voldoende overzicht over je algemene productielijn? Dan is een OEE (Overall Equipment Effectiveness) tool zeker het overwegen waard! Zo'n OEE tool implementeren kan in kleine stappen, zowel financieel als praktisch.

Hieronder kan je lezen hoe dit werkt, aan de hand van een case die we met onze CODI uitvoerden bij DriV, het voormalige Tenneco Automotive.

Uitdaging

DRiV, het voormalige Tenneco Automotive, is een gerenommeerd productiebedrijf, gespecialiseerd in het maken van standaard en high-end schokdempers. Als antwoord op de huidige uitdagingen binnen de sector, wil DRiV inzetten op de verbetering van haar productiesystemen door gebruik van slimme technologie. Als kernlid van Smart Network Sint-Truiden kan het hiervoor rekenen op de kennis van andere leden en Enginity als technologiepartner.

In overleg met DRiV werd gekozen voor een digitale tool ter ondersteuning van het Continuous Improvement (CI) proces.

Ontwerpcriteria

Enkele workshops tussen DRiV en Enginity resulteerden in de volgende vereisten:

  • Near-Real-Time OEE monitoring dashboard
  • Captatie van machine foutboodschappen en beschikbaarheid van sturingsdata voor offline analyse van performantie-verstoorders, problemen, etc.
  • Met minimale herconfiguratie inzetbaar op verschillende machines

Aanpak

Er werd besloten een CODI (Connectivity Orchestrator & Data Insight) te gebruiken voor data acquisitie, dataverwerking en visualisatie.

CODI is een industriële mini-PC waar een aantal basisfuncties in geïntegreerd zijn die op maat van de klant geconfigureerd kunnen worden. Hierdoor is de CODI-oplossing snel implementeerbaar en kostenbesparend. Deze digitale toolbox kan zowel permanent als ad hoc ingezet worden voor systeemmonitoring en probleemanalyse (Meer info over CODI vind je hier).

Case Dri V dashboard
Figuur 1: Near Real Time OEE dashboard, met korte termijn historische kerninformatie.*


De Node-Red, standaard in CODI aanwezig, werd geïntegreerd omwille van zijn intuïtieve werking. Met deze open source software configureren we de connectie, dataverwerking en het data opslag formaat.

Gecapteerde machine-data wordt automatisch opgeslagen in een gestructureerde database. Daardoor is export voor bewerking in spreadsheets of integratie met analytische platformen mogelijk.

Bovendien kunnen shift, partnummer in productie en foutinformatie via een webform of via rechtstreekse databronkoppeling ingevoerd worden.

Case Dri V Node Red
Figuur 2: Node-Red voorziet in stroomgebaseerde “no-code” software ontwikkeling voor integratie en functionaliteit.*

Besluit

Door machineprocesdata near-real-time weer te geven, kan DRiV snel de productie bijsturen.

De lijnverantwoordelijke moet de dagelijkse productiestatistieken niet langer manueel invoeren waardoor hij meer tijd krijgt om de productielijn op te volgen.

Bovendien kan de gecapteerde data gebruikt worden voor procesverbeteringen zonder dat de operatoren deze gegevens moeten verzamelen of grote wijzigingen in het sturingsprogramma nodig zijn.

In een eerste fase, laat toepassing van Pareto-analyse op deze data toe om de meest voorkomende foutcodes, incidenten met de grootste stilstand-, grootste kwaliteit- of andere negatieve productie-impact te identificeren. Dit inzicht maakt het mogelijk de juiste prioriteiten te stellen in functie van maximale machine-performantie.

In een volgende fase wordt de signaaldata gecapteerd om de oorzaken van de foutcodes te onderzoeken.

De open architectuur en geïntegreerde basisfuncties van deze digitale toolbox verlagen aanzienlijk de toegangsdrempel tot Industrie 4.0 monitorings- en analysemogelijkheden. Verder kan de gebruiker de connectiviteit en functionaliteit zelf beheren via de voorgeprogrammeerde functies.

*Nota: In de figuren werd de getoonde data en informatie van DRiV vervangen door mock-up data

CODI
case
DRiV

Deze website maakt gebruik van cookies om ervoor te zorgen dat u de beste surfervaring op onze website krijgt. Meer info