ENGINEERINGNET.BE - Door de juiste data samen te brengen en te analyseren, slaagt Bekaert erin om schommelingen in de productie te beperken. Daardoor kunnen ze vandaag efficiënter de juiste kwaliteit voor hun klanten garanderen.
Wie Bekaert zegt, denkt meteen aan staaldraad. Maar door de jaren heen zijn de toepassingen en het productgamma flink uitgebreid. Zo is bijvoorbeeld 30% van de autobanden wereldwijd versterkt met Bekaert staalkoord. Het bedrijf is ieder jaar ook verantwoordelijk voor liefst 3,5 miljoen kilometer boekbinddraad. En telkens we een fles mousserende wijn ontkurken, is de kans groot dat het ijzeren kapje van staaldraad met Bekaertdraad is gemaakt.
Vandaag werkt Bekaert meer en meer aan hoogtechnologische en innovatieve projecten. Denk aan de kabels van liften of verankeringskabels die gebruikt worden bij windturbines. Maar ook wapeningsdraad om elektriciteit aan land te brengen via onderzeese stroomkabels. Al die toepassingen vereisen natuurlijk een kwaliteitsgarantie en dat is een zeer belangrijke reden om gebruik te maken van data en analytics.
Democratisering van analytics
Bekaert vergelijkt data graag met water: het is namelijk in overvloed aanwezig, maar je moet de data kunnen capteren. En vervolgens moet je alle informatie kanaliseren om de gewenste kwaliteit af te leveren, zodat gebruikers er meerwaarde mee kunnen creëren. Zeker in manufacturing is dat essentieel, aangezien de meeste machines enorme volumes ruwe sensordata genereren. Zonder structuur of kwaliteitsgarantie blijft enorm veel potentieel voor de organisatie onbenut.
Daarom klopte Bekaert aan bij SAS. Op basis van een Proof-of-Value en enkele pilootprojecten kreeg het bedrijf snel zicht op welke voordelen een meer datagedreven aanpak te bieden heeft. Uiteindelijk koos Bekaert er na een selectietraject voor om SAS Viya op hun Azure-omgeving te installeren. De redenen waarom ze voor SAS kozen waren veelzijdig. Enerzijds had de technologie zich natuurlijk al in de pilots bewezen. Bovendien was Bekaert op zoek naar een zekere robuustheid die SAS dankzij meer dan 40 jaar ervaring, onder meer in manufacturing, kon bieden.
Anderzijds hecht Bekaert veel belang aan het democratiseren van analytics doorheen de organisatie. Om de schaalbaarheid van analytics te garanderen en het meeste waarde te realiseren, moeten de ingenieurs van Bekaert ook zelf met de technologie kunnen werken om projecten op te zetten. De focus op democratisering zit gelukkig ingebakken in het DNA van SAS dat via een mentorsysteem voor data scientists de kennis en methodologie overbrengt. Op die manier kan SAS op termijn een meer coachende rol opnemen door enkel op de achtergrond ondersteuning te bieden.
Schommelingen in zinkproces opvangen
Bekaert ziet verschillende mogelijkheden om processen met data te optimaliseren, van het reduceren van productieafval en het onderhouden van machines, tot kwaliteitsgarantie voor klanten en het verhogen van de productiviteit van machines en personeel. Die laatste twee doelstellingen vormden de basis van het eerste grote project dat Bekaert samen met SAS heeft uitgevoerd.
Voor bepaalde toepassingen worden coatings gebruikt om te voorkomen dat de staaldraad zou roesten. Om het product tegen corrosie te beschermen, gaat in veel productieprocessen de draad door een zinkbad. Voor de meest optimale kwaliteit moet op elke draad een minimale hoeveelheid zink aanwezig zijn volgens de specificaties van de klant. Elk proces is echter onderhevig aan fluctuaties. Om gegarandeerd te voldoen aan de vereisten van de klant, wordt er tijdens het productieproces telkens een bepaalde marge ingerekend. Door extra zink te voorzien, kan Bekaert klanten dus verzekeren dat elke draad aan de kwaliteitsvoorwaarden voldoet.
Natuurlijk is zink, net zoals vele andere materialen en grondstoffen vandaag, niet goedkoop. Daarom wilde Bekaert de procesfluctuaties met behulp van analytics tot een minimum beperken. Door hun jarenlange ervaring weten procesingenieurs als geen ander welke factoren invloed hebben op het eindproduct. Samen met de experts van SAS bestudeerden ze de data en de parameters die afwijkingen kunnen verklaren. Het samenbrengen van de data is een cruciale stap in het genereren van inzichten die zelfs de procesingenieurs nog verrassen. Soms ontkracht de data bijvoorbeeld bestaande assumpties die al jarenlang meegaan.
Opschalen naar andere fabrieken
Minstens even belangrijk als de oplossing, is de mogelijkheid om analytische modellen op te schalen en te operationaliseren naar andere fabrieken en productielijnen. Idealiter wordt voor een proefproject een fabriek gekozen waar enerzijds het potentieel voor optimalisatie aanwezig is en anderzijds ook de digitalisering en beschikbaarheid van data al ver genoeg gevorderd is. Zodra alles daar geautomatiseerd is, is tevens duidelijk wat nodig is om het model ook elders in de wereld uit te rollen.
Intussen zijn de eerste resultaten alvast positief. Doordat Bekaert, dankzij analytics, procesfluctuaties in grote mate kan beperken, heeft het bedrijf het zinkgebruik kunnen reduceren zonder aan de kwaliteit te raken. Aangezien alle data op het platform van SAS wordt samengebracht, kan Bekaert vandaag profiteren van inzichten die vroeger gewoon niet toegankelijk waren. De verwachte ROI is dus aanwezig, waardoor de Belgische multinational alvast plannen heeft om het gebruik van data en analytics in de komende jaren verder op te schalen.
In deze podcast met Bekaert hoort u hier nog meer over.
