Hoe krijg je inzicht in wat er werkelijk gebeurt op de werkvloer?
Efficiëntie en kwaliteit zijn voor elk productiebedrijf cruciale parameters. Vandaar dat het belangrijk is dat je data gaat meten, maar kijk wat verder dan output, de grootste winst ligt vaak in de data die je niet standaard gaat meten. Data verzamelen gaat verder dan enkel wat machine waardes. Het brengt menselijke handelingen, context en procesvariaties in kaart. Zo krijg je grip op verborgen verliezen, fouten en verbetermogelijkheden.
Wat is data capturing en waarom is het zo belangrijk?
Veel assemblagebedrijven meten machine‑statistieken: uptime, temperaturen, cyclustijden, etc. Maar wat gebeurt er tussen die waardes? Tussen sensordata en het eindproduct bevinden zich menselijke acties, visuele context, afwijkingen in volgorde en uitzonderingen die traditionele sensoren niet detecteren.
Data capturing vult dat gat: met annotaties, contextinformatie en remote logging verzamel je gegevens rechtstreeks aan de bron, waar het proces plaatsvindt.
Door context te koppelen aan machine- en procesdata krijg je niet alleen cijfers, maar inzicht en begrip.
Een praktijkvoorbeeld
Stel: de foutmarge op een assemblagelijn stijgt plots. Traditional monitoring detecteert geen afwijkingen aan de machines, maar operators melden dat een specifieke stap vaak wordt overgeslagen. Met een data capturing‑oplossing leg je automatisch elke handeling vast en kun je precies zien waar en wanneer het proces uit de pas loopt.
Dit helpt je om:
- Patronen te herkennen die je met alleen machinedata zou missen
- Training gerichter in te zetten bij teams
- Proactief bottlenecks aan te pakken
Hoe data capturing werkt in de praktijk
In veel productie- en assemblageomgevingen wordt al heel wat data verzameld. Machines sturen signalen door, sensoren meten prestaties en dashboards tonen KPI’s. Toch blijft het vaak zoeken naar waarom iets fout loopt. Data capturing in de praktijk vertrekt daarom niet vanuit cijfers alleen, maar vanuit context.
Computervisie en annotaties: zien wat er echt gebeurt
Met computervisie kan een expert of supervisor letterlijk meekijken op de werkvloer. Niet achteraf, maar op het moment zelf. Dat maakt een wereld van verschil. In plaats van te vertrouwen op mondelinge uitleg of onvolledige rapporten, ziet men exact wat er gebeurt, in welke volgorde en onder welke omstandigheden.
Annotaties versterken dit nog verder. Een expert kan tijdens een live sessie onderdelen aanduiden, stappen markeren of aanwijzingen geven rechtstreeks in het beeld van de operator. Zo wordt miscommunicatie vermeden en wordt elke interventie sneller en accurater uitgevoerd. Deze visuele context is bovendien van onschatbare waarde om achteraf te analyseren of te gebruiken voor training.
Event logging gekoppeld aan machine data
Naast wat zichtbaar is, is het ook belangrijk om te weten wanneer iets gebeurt. Event logging legt cruciale momenten vast: een foutmelding, een interventie, een afwijking of een stilstand. Door deze events automatisch te koppelen aan bestaande machine data ontstaat een volledig tijdsbeeld van het proces.
Zo wordt bijvoorbeeld duidelijk welke handeling voorafgaat aan een foutmelding, of hoe lang het duurt voor een probleem wordt opgelost. In plaats van losse datapoints krijg je een chronologisch verhaal dat verklaart wat er op de werkvloer gebeurt.
Remote tagging: menselijke input als waardevolle data
Niet alles kan automatisch gemeten worden. Daarom speelt menselijke input een belangrijke rol in data capturing. Met remote tagging kunnen operators, technici of experts eenvoudig meldingen toevoegen tijdens hun werk: een korte observatie, een vermoeden van oorzaak of een opmerking bij een afwijking.
Deze tags geven betekenis aan de ruwe data. Ze maken duidelijk waarom iemand ingreep, welke oplossing werd toegepast en hoe vaak een bepaald probleem terugkomt. Zo wordt kennis die anders in hoofden blijft zitten, vastgelegd en gedeeld binnen de organisatie.
Analysetools: van data naar inzicht
Wanneer beelden, events, machine data en menselijke input centraal worden verzameld, ontstaat er een rijk databestand. Analysetools helpen om hierin patronen en correlaties te ontdekken. Denk aan terugkerende fouten bij bepaalde shifts, handelingen die vaker tot afwijkingen leiden, of interventies die structureel te lang duren.
Dit maakt data capturing niet alleen nuttig voor het oplossen van problemen, maar ook voor continue verbetering. Beslissingen worden genomen op basis van feiten, niet op aannames.
Meer dan data alleen
Door al deze informatie samen te brengen, ontstaat meer dan een verzameling cijfers of beelden. Het resultaat zijn actieve inzichten: duidelijke aanknopingspunten om processen te verbeteren, opleidingen gerichter te maken en stilstand structureel te verminderen.
Data capturing wordt zo geen extra laag complexiteit, maar een praktisch hulpmiddel om beter te begrijpen wat er gebeurt op de werkvloer en daar meteen op in te spelen.