Als sector die efficiënt moet zijn om echt kosteneffectief te zijn, is het vinden van manieren om dingen beter, sneller en met meer kennis van zaken te laten verlopen een grote prioriteit voor fabrikanten.
Met de verschillende technologieën die ons ter beschikking staan – van kunstmatige intelligentie tot robuuste platforms voor gegevensanalyse en het internet der dingen (IoT) – is de productieruimte klaar voor optimalisatie. Maar hoe ziet dat er precies uit? Dat is waar we het vandaag over willen hebben.
In dit artikel nemen we het productieproces – van inkoop tot distributie – onder de loep en bekijken we hoe technologie elke stap van het traject kan verbeteren.
Leveranciersbeheer gaat over meer dan alleen het opbouwen van relaties met uw leveranciers. Als klant hebt u in feite de mogelijkheid om uw leveranciers te helpen proactiever te zijn in de manier waarop zij u hun producten leveren. Als u bijvoorbeeld een systeem hebt dat consequent uw voorraad controleert en leveranciers proactief laat weten wanneer u een nieuwe bestelling nodig hebt, hebben zij de tijd om deze voor te bereiden en te leveren voordat u zonder zit. Dit betekent dat u kunt voorkomen dat uw activiteiten stilvallen door een tekort aan grondstoffen.
Het mooie is dat u geen tijd hoeft te besteden aan het bouwen van deze algoritmen. Er zijn een aantal bestaande opties beschikbaar die u in uw systemen kunt inpluggen en waarvan u vrijwel onmiddellijk kunt profiteren.
Technologie kan ook een rol spelen bij het kwaliteitsbeheer. Door de kwaliteit van elk onderdeel van uw product consequent te beoordelen en te testen – en die gegevens te verzamelen en te analyseren – kunt u gefundeerde feedback geven aan uw leveranciers, zodat zij hun input kunnen verbeteren. Deze benadering van optimalisatie zal niet alleen de relatie met uw leveranciers verbeteren, maar ook de potentiële inkomstenderving als gevolg van een ondermaats product verminderen.
Een van de belangrijkste ontwikkelingen op de werkvloer is de geautomatiseerde gegevensverzameling. Zicht hebben op wat er gebeurt – zoals werkorders, verkooporders, items in productie – en wat er nog moet gebeuren, kan het veel gemakkelijker maken om weloverwogen beslissingen te nemen tijdens het hele productieproces.
Een andere innovatie in het productieproces is procesautomatisering op afstand (RPA). Met deze aanpak wordt alles wat een repetitieve, handmatige taak is, geautomatiseerd, waardoor uw mensen meer tijd krijgen voor belangrijkere en strategische taken. Wanneer u deze technologie implementeert, zijn u en uw team echter verantwoordelijk voor het “opleiden” van het systeem over wat het moet doen in elk scenario dat zich voordoet.
Afvalbeheer is een ander belangrijk aandachtspunt, omdat het vanuit kostenoogpunt een groot risico vormt. Als fabrikanten hun afval niet minimaliseren, zullen hun processen zeer inefficiënt zijn – en duur.
Zodra een product is vervaardigd, is het tijd om het naar de eindgebruiker te sturen. Of ze nu samenwerken met een partner of de distributie zelf beheren, hier ligt een grote kans om de kosten te optimaliseren met de juiste technologische oplossing. Gegevensrijke platforms kunnen het transportbeheer drastisch verbeteren door klanten per regio te categoriseren, optimale routes en chauffeursschema’s te creëren en volgsystemen mogelijk te maken die klanten real-time inzicht bieden.
Een aantal fabrikanten levert momenteel aan hun klanten via externe distributeurs, maar andere zijn overgestapt op rechtstreekse verkoop aan eindgebruikers. Deze aanpak is waardevol vanuit het oogpunt van gegevensverzameling. Met klantinformatie zoals koopgedrag in de hand kunnen fabrikanten hun productiebehoeften in de toekomst beter plannen. De gegevens die uit elk productieproces komen, kunnen u helpen te begrijpen waar verspilling kan worden tegengegaan – en u helpen efficiëntere methoden te ontdekken om hetzelfde te doen.
In een complex productieproces kan zelfs de kortste stilstand kostbaar zijn. Hier kan het lonen om proactief te zijn en gegevens uit het hele productieproces te gebruiken om een storing op het minst storende moment zorgvuldig te plannen. Om dit goed te doen, moet u gegevens verzamelen in elk onderdeel van het proces, zodat u een volledig beeld krijgt van de systemen en machines in kwestie.
U kunt gegevens en machine learning ook gebruiken voor proactief onderhoud. Met de juiste informatie over een machine, hoe lang hij al in gebruik is en waar hij problemen heeft, kan uw systeem uw onderhoudsteam of leverancier vragen een onderhoudsbeurt te plannen. Het systeem kan u ook vertellen welke hulpmiddelen nodig zijn voor het uitvoeren van het onderhoud en gebieden markeren die bijzondere aandacht nodig hebben.
Als we vooruit kijken naar de toekomst van de industrie, zien we een aantal belangrijke veranderingen aan de horizon. Ten eerste kunnen we een industrie zien die binnen enkele jaren volledig digitaal zal zijn. Dit is misschien moeilijk te geloven, aangezien productie altijd een functie is geweest die voornamelijk op mensen gericht was, maar de COVID-19 pandemie heeft aangetoond hoe haalbaar het is om over te schakelen op productie op afstand en digitale productie. Nu is het aan de industrie om ons te laten zien hoe dat er in de praktijk uitziet.
De andere belangrijke overgang die we waarschijnlijk zullen zien, is dat besluitvorming niet langer afhankelijk zal zijn van mensen. In plaats daarvan zullen ze worden aangestuurd door algoritmen die worden gegenereerd met robuuste platforms voor machinaal leren. De afhankelijkheid van de mens blijft bestaan bij het bouwen van de juiste modellen op basis van de betreffende productieoperatie.
Bij Intwo zijn we benieuwd naar de volgende stap in de sector en we kijken ernaar uit om samen met onze klanten deze veranderingen tot leven te brengen.
Neem contact op voor meer informatie over hoe Intwo samenwerkt met fabrikanten om hen te helpen hun activiteiten te optimaliseren.
Rest assured. We've got you.
Laten we contact opnemen en samen uw zakelijke uitdagingen aanpakken.
