De eerste stap is het uitwisselen van data binnen het eigen bedrijf. Foto: Canva
Een volledige inzicht in het productieproces, traceability en een flexibele productie worden steeds belangrijker. Om dit te realiseren, moet data vrij kunnen stromen tussen de productieruimte en het kantoor, vindt Dick Klaassen van Hoppenbrouwers Techniek. âDan wordt de productie-output flink verhoogd.â
Drie stappen
Klaassen onderscheidt drie verschillende stappen: verbinden, intelligentie toevoegen en voorspellen. Hij licht toe: âWe halen de datasets uit de machines door ze te verbinden met een centraal systeem. Dan doen we analyses en bedenken we regels die ons meer output geven en minder afwijkingen en tot slot gaan we voorspellen met een hoge zekerheid. Dit geeft ons meer inzicht in de keten waardoor we minder verliezen krijgen.âWe willen eigenlijk de data vanuit de machines in de IT- systemen krijgenIn eerste instantie worden hier eenvoudige algoritmes op losgelaten. âAls er een storing in de lijn is, dan geeft het IT-systeem bijvoorbeeld aan welke handeling moet worden verricht. Als er een overtreding van de temperatuur dreigt te ontstaan, dan worden de machines aangepast. Zo kun je steeds meer gegevens koppelen. Deze techniek is inmiddels al beschikbaar.â
Digitale schuld
Het grootste knelpunt op dit moment is volgens Klaassen dat bedrijven vanuit het verleden een digitale schuld hebben opgebouwd. âOver de afgelopen dertig jaar hebben ondernemingen in verschillende periodes en van verschillende leveranciers machines gekocht. Deze kunnen niet of lastig met elkaar communiceren. Daardoor zit de data vast in verschillende siloâs. Dat maakt investeren in een digitale architectuur hard nodig, zodat de data beschikbaar komt voor alle systemen.âFoodsector sceptisch
De basis van de nieuwe digitale architectuur is een bewezen techniek die de Unified Namespace heet. Klaassen legt uit: âDit is een concept dat wereldwijd wordt toegepast om de verbinding tussen de machines en de software te ontwikkelen, zodat data-uitwisseling mogelijk is.â Helaas merkt hij dat ondernemers in de foodsector nog vrij sceptisch zijn over een digitale transformatie van hun productielijn. âZe zijn bijvoorbeeld bang voor cybercrime, hoge kosten, lange implementeringsprocessen en storingen.âDe foodsector is bang voor bijvoorbeeld bang voor cybercrime, hoge kosten, lange implementeringsprocessen en storingenToch denkt hij dat een groot deel van deze angst weggenomen kan worden. âAls een IT- systeem moet worden vervangen, dan duurt de migratie vaak lang en wordt er voor de omschakeling een enorm bedrag gerekend. Maar een digitale architectuur is heel schaalbaar. Je kun al een nieuw softwarecomponent aansluiten op één machine. Vervolgens kun je daar later nog een component aan toevoegen, waardoor er al data uitgewisseld kan worden. Door middel van deze projecten kun je heel overzichtelijk naar een juiste structuur toewerken, zonder dat er een heel groot plan of een ingewikkeld migratietraject nodig is.â
Eerste stappen
De moeilijkheidsgraad hangt volgens hem vooral af van de grootte van het bedrijf. âVoor een klein mkb-productiebedrijf is zoân traject best een uitdaging, omdat deze ondernemers zich al op zoveel zaken moeten focussen. De sleutel is dan om het simpel te houden en een goede partner te vinden die deze specialistische kennis heeft. Grotere bedrijven hebben IT-specialisten in dienst. Dat maakt het makkelijker om dit soort trajecten te doen.â Bedrijven kunnen nu al met de transitie starten. âZoân digitale architectuur is beschikbaar en toepasbaar. De eerste stap is het uitwisselen van data binnen het eigen bedrijf. Vervolgens kan er ook binnen de supply chain informatie worden gedeeld, dus bijvoorbeeld van de boer richting het productiebedrijf en naar supermarkt. Ook hierbij gaat het om schaalbare elementen, die geen hoge investeringskosten met zich meebrengen.âEfficiëntieslag
Klaassen is ervan overtuigd dat dit in de toekomst voor een enorme efficiëntieslag zorgt. âOp deze manier worden dus alle productiegerelateerde gegevens, zoals machinestatus of de geproduceerde hoeveelheden en de productkwaliteit, op dezelfde manier opgeslagen. Deze data kan worden gebruikt om productieprocessen in te zien, te controleren en om duurzame verbeteringen door te voeren. Zo worden kosten gereduceerd en het gebruiken van mensen, materialen en machines geoptimaliseerd. Ook de kennis en kunde van de medewerkers wordt anders benut. Operators moeten vaak veel herhalende taken uitvoeren. Als deze bij hen worden weggehaald, dan kunnen zij zich focussen op het optimaliseren en/ of uitbreiden van het productieproces.â Nieuwe applicaties die data interpreteren en predictief produceren met behulp van Artificial Intelligence zijn de toekomst, benadrukt hij. âDeze zorgen voor een betere voorspelbaarheid van de vraag uit de markt. Daardoor wordt het mogelijk om hier sneller op in te spelen. Dat zorgt voor een grotere flexibiliteit in het productieproces en uiteindelijk, zoals al eerder aangegeven, leidt dit tot een flinke outputverhoging in de productie.âMis geen enkel topverhaal op Eiwit Trends
Dit premium artikel is enkel beschikbaar voor abonnees
Beperk risico's met betere investeringen
Versterk je ketenpositie met de juiste partners
Versnel innovaties met de nieuwste trends
Beleef journalistiek van top niveau door collega’s, ervaren redacteurs én experts uit de sector.
Chris Polkamp
Alieke Hilhorst
Wendy Noordzij