top of page
  • Foto van schrijverGump

Industrial IoT als gamechanger binnen de verpakkingsindustrie

Als OEM van verpakkingsmachines, is de kans groot dat je al elementen van het IoT hebt geïmplementeerd. Vaak zien we dat IoT-technologie wordt geïmplementeerd omdat de mogelijkheid er is (of omdat het wordt verwacht), in plaats van om een echte uitdaging voor het bedrijf op te lossen. In veel gevallen hebben machinebouwers onvoldoende toegevoegde waarde gecreëerd.


Je vraagt je wellicht af hoe je met IIoT dan wel op korte en lange termijn toegevoegde waarde kan creëren als machinebouwer in de verpakkingsindustrie.

Hoe kan IIoT-connectiviteit en cloud in de verpakkingsindustrie worden toegepast? En hoe kunnen machinebouwers IIoT implementeren en data gebruiken om hun bedrijfsstrategie te evolueren? In dit artikel lees je wat IIoT voor jou als machinefabrikant kan betekenen.




De mogelijkheden van het industriële internet der dingen


Het IIoT (bekend als het Industrial Internet of Things voor de verwerkende industrie) is bijzonder van toepassing in de verpakkingsindustrie. Het verbinden van industriële verpakkingsmachines met de cloud - en het delen van real-time gegevens - kan de efficiëntie en de ontwikkeling van machines en productie drastisch beïnvloeden en ongeplande downtime beperken.


De mogelijkheden van IIoT-technologieën in de verpakkingsindustrie zijn enorm. Enkele functies die mogelijk zijn met een schaalbaar IIoT-platform zijn:

  • onderhoud op afstand voor machines die zich over de hele wereld bevinden;

  • virtuele en augmented reality voor efficiëntere ondersteuning op afstand (via HoloLens en Google Glass);

  • software wijzigingen op afstand doorvoeren voor verschillende verpakkingen of product hoeveelheden;

  • meting van prestaties, uptime en downtime van verpakkingsmachines;

  • doorvoer optimaliseren via geavanceerde analyses en algoritmen voor machinaal leren;

  • geautomatiseerde notificaties via apps, e-mail of sms aan onderhoudspersoneel, dat specifieke machine en/of apparaat storingen lokaliseert;

  • track and trace van de toeleveringsketen en ‘smart packaging’; en

  • implementatie van Industrie 4.0-concepten, d.w.z. van lokale massaproductie tot op ordergroottes per stuk.


Aan de kant van het fabricage-/verpakkingsproces helpt IIoT om machine informatie uit te wisselen en de algehele efficiëntie te verbeteren. Klanten zijn steeds meer bereid om toegang te geven tot hun machines en data om daarmee een hogere productiviteit te bereiken, mits alle veiligheidsmaatregelen worden gewaarborgd.


Aan de kant van de machinebouwers biedt IIoT meer mogelijkheden om de klantenbinding te vergroten, service te verbeteren en nieuwe generatie machines te introduceren. Daarnaast kunnen inzichten uit machinegegevens ook gebruikt worden voor nieuwe servicemodellen, waarmee men nieuwe inkomsten kan creëren of maximale productiviteit realiseren door de downtime te reduceren gedurende de levenscyclus van de machine.


IoT-connectiviteit en data uit verschillende soorten industriële verpakkingsmachines vormen de basis voor verbetering. Starten met datalogging is daarvoor noodzakelijk. 


Hoe data helpt bij waardecreatie (en welk soort data te verzamelen)

Uit onderzoek blijkt dat slijtage, menselijke bedieningsfouten en productwissels voor de grootste downtime van verpakkingsmachines zorgen. Neem bijvoorbeeld de machinesdie o.a. verzorgings- of voedselproducten bedrukken. Een defect in zo’n productielijn heeft grote gevolgen. 'Stilstand is onwenselijk. Er kan bederfelijk materiaal in de tank zitten'.


Door data parameters te monitoren worden storingen preventief opgelost, bijvoorbeeld door configuraties aan te passen bij uitlijningsproblemen of onbalans, en kan onderhoud gepleegd worden bij schade aan lagers of andere roterende onderdelen. 

De data uit de verpakkingsmachines helpen machinebouwers bij de monitoring van machines en geven inzichten die kunnen worden omgezet in waarde. Hieronder beschrijven we enkele voorbeelden.


Monitoring van kritische componenten

In vrijwel iedere verpakkingsmachine zitten kritische componenten die de machine draaiend houden. Door middel van sensoren en real-time monitoring worden standaardwaarden en afwijkingen gemeten. De draaiuren, rotaties, snelheid, geluid, temperatuur, trillingen en energieverbruik zijn voorbeelden van indicatoren die invloed hebben op afwijkend gedrag.


Door het loggen van data in een IIoT-platform kun je zowel benchmarks maken als proactief analyses maken om machinestilstand te  voorkomen. De data leidt tot nieuwe inzichten en trends voor de OEM en biedt nieuwe business mogelijkheden met conditioneel of voorspellend onderhoud. Een vibratie-analyse (trillingsanalyse) geeft bijvoorbeeld inzicht in veelvoorkomende fouten, zoals onbalans, verkeerde uitlijning en het loszitten van machineonderdelen. 


Conditioneel onderhoud berust uitsluitend op real-time sensormetingen. Zodra een parameter een onaanvaardbaar niveau bereikt, worden onderhoudsmonteurs op pad gestuurd.


Voorspellend onderhoud daarentegen berust op nauwkeurige formules in aanvulling met sensormetingen. Onderhoudswerkzaamheden worden uitgevoerd voordat een storing kan plaatsvinden, wat wordt vastgesteld op basis van de analyse van deze parameters. 




 

Procesoptimalisatie

Wachttijden veroorzaakt door storingen of stilstand veroorzaakt door de operator kunnen jaarlijks hoog oplopen. De verschillende machines tijdens het verpakkingsproces hebben hier mogelijk invloed op. In iedere processtap – vanaf aan de aanvoer van verpakkingsmateriaal, het vullen en afwegen tot het sorteren, labelen en opstapelen – kunnen vertragingen optreden. Door structureel data te loggen van de individuele processtappen kunnen de bottlenecks van de wachttijden worden geanalyseerd.


Om een efficiënter doorstroomproces in te richten met maximale productiviteit kun je data gebruiken om analyses te maken van:

  • Knelpunten: Analyseer bewerkings- en procesgegevens om inefficiënties te identificeren die de productiviteit beïnvloeden.

  • Cyclustijd: Monitor de belasting of een andere metriek in de loop van een onderdeel cyclus.

  • Productie: Volg de productieprocessen om de knelpunten te markeren die de meeste stilstand genereren om efficiëntere processen te leveren.

  • Insteltijden: Start, stop en volg de insteltijd om verbeterpunten te identificeren.

  • Wisseltijden: Meet de gemiddelde wisseltijden per shift om efficiëntere systemen te bouwen die de uitvaltijd verminderen.


Met machinelearning methoden en analyses van deze data, aangevuld met de domeinkennis van de machinebouwer, kunnen machines en processen verbeterd worden. Denk aan het toepassen van robotautomatisering of het opstellen van leerprogramma's voor operators om het gebruik van de machine te verbeteren.


Het uitwisselen van machine data via het IIoT-platform, zorgt voor nauwe samenwerking tussen operator en machinebouwer. Dit leidt tot efficiëntere operaties, hogere productiesnelheden en minder stilstand.


Externe controle via een IIoT-platform

De rol van een IIoT-platform voor de machinebouwer neemt steeds meer een centrale plek in. Deze cloud-based portalen zorgen namelijk voor aanvullende servicemogelijkheden en het (starten met) monitoren van real time machine informatie in overzichtelijke dashboards. 


De adoptie van dergelijke platformen voor externe monitoring en toegang op afstand heeft door de pandemie een versnelling gemaakt. Voorheen schroefden OEM's hun mogelijkheden misschien terug om de prijzen van machines concurrerend te houden. Nu wordt de installaties met IoT connectiviteit vaak standaard uitgerust vanwege de schaalbaarheid en omdat PLC en HMI toegang onmisbaar is voor externe diagnose en snelle probleemoplossing. 


Een flexibel IIoT platform zoals IXON Cloud is in staat om de expertise van de domeinspecialisten van de machinebouwer te combineren met de data uit de machines en geeft antwoord op vragen als:

  • wordt de apparatuur op zijn optimale efficiëntiepunt gebruikt?

  • ligt het stroomverbruik van de apparatuur binnen het verwachte bereik?

  • wanneer heeft de apparatuur onderhoud nodig?

  • wanneer moet een specifiek onderdeel/component worden vervangen?

  • voldoen we aan de serviceafspraken van ons SLA?

  • kan machine data worden uitgewisseld met bestaande IT-systemen zoals MES, ERP, voorraad of service?


 

Conclusie

Hoe kan IIoT op lange en korte termijn een relevante rol spelen voor de machinebouwer van verpakkingsmachines?


Voor veel machinebouwers helpt het om klein te beginnen en het stap voor stap op te bouwen. Een IIoT-project hoeft geen miljoenen kostende upgrade te zijn. Het kan bijvoorbeeld gaan om het toevoegen van een of meer sensoren die communiceren met de PLC controller of een gateway-apparaat.


Dit stelt een bedrijf in staat om, naast afstand toegang tot de machine, de eerste machine data te loggen om historische data op te bouwen voor de lange termijn en op korte termijn nuttige dashboards te creëren met machine data om prestaties te controleren, machine componenten te monitoren of benchmarks en analyses te maken voor optimalisaties. Dit is allemaal mogelijk zonder grote investeringen.







Comments


bottom of page