Zo maken we ons machinepark slimmer

Hoe zorgen onze ingenieurs voor een data-gedreven maintenance en assetmanagement? Het machinepark van Colruyt Group zet grote stappen naar een innovatief en klantvriendelijk assetbeheer. Welke nieuwe technologie helpt de Factory of the Future daarbij?

De afdeling Machinepark van Colruyt Group – die de studie, het ontwerp en de bouw van productiemachines, installaties en automatisaties uitvoert- staat middenin grote veranderingen. “We schuiven op van ‘maintenance’ naar ‘assetbeheer’ ”, zegt Mathias, Reliability & Maintenance Engineer. Door de complexiteit van het machinepark vraagt dat goede communicatie. Klantvriendelijkheid is de focus. “Ons actieplan en onderhoudsstrategie moeten we helemaal afstemmen op onze partners. Daarin moeten we steeds op zoek gaan naar een consensus ”, zegt collega Joeri.

Dat is een hele boterham. Want naast het realiseren van productiemachines is het machinepark ook verantwoordelijk voor alle onderhoud en depannages. Daaronder vallen de logistieke distributiecentra en de productievestigingen. “Het nieuwe Fine Food Meat 2 is met zo’n 700 machines de grootste charcuterieproductiesite van België”, zegt Brecht, afdelingshoofd Machinepark bij Colruyt Group. De productiesite werd in 2019 door Agoria uitgeroepen tot Factory of the Future. Een titel om terecht trots op te zijn.

“Wanneer je als RME een onderhoud inplant draag je heel wat verantwoordelijkheid, want de impact op de productielijn is groot.”

Het ganse machinepark bouwt op 240 mensen, waarvan 19 reliability & maintenance engineers (RME’s). Stuk voor stuk analytische profielen die houden van afwisseling tussen theorie en praktijk. “Als RME heb je een erg afwisselende job. Niet alleen ben je bezig met analytische en theoretische vraagstukken zoals onderhoudsstrategie, optimalisatie of rapportage, maar krijg je ook voldoende praktische uitdagingen op je bord. Je moet goed kunnen communiceren en klantgericht te werk gaan, bijvoorbeeld wanneer je een onderhoud inplant. Dat heeft een impact op de hele productielijn dus je verantwoordelijkheid is groot.”

Assetbeheer & duurzaamheid

In de overgang van onderhoud naar assetmanagement schakelde Colruyt Group de expertise van Mainnovation in. Samen verfijnden ze werkmethodes en technieken en werkten ze acties voor de partners uit. “We verbeterden onze FMEA-analyses (Failure Mode and Effect), bepaalden stockwaarden en maakten een Lange Termijn Asset Planning (LTAP) op. We bekeken wat de behoefte is van een machine aan onderhoud en upgrades voor een periode van 10-15 jaar. Onze duurzame strategie houdt in dat we op zoek gaan naar de langst mogelijke levenscyclus van een machine. Tegelijkertijd betekent duurzaamheid ook dat we innovatief en flexibel zijn naar nieuwe ontwikkelingen op de markt. Zo pasten we recent machines aan zodat ze overweg kunnen met papieren verpakkingen”, zegt Brecht.

Ons machinepark slimmer maken betekent ook constant investeren in nieuwe kennis. “Om objectievere en meer datagebonden analyses te maken volgden 20 medewerkers een cursus. We brengen de werkelijke toestand in kaart en kunnen ook exacter bepalen welke winst onze acties voor de klant kunnen betekenen”, aldus Brecht.

“We startten 2 jaar geleden met de Overall Equipment Effectiveness-verbetertool (OEE)”, vult Mathias aan. “Deze tool biedt inzicht over de prestatie van het machinepark en duidt de knelpunten in het productieproces aan. Zo kunnen we de werkelijke effectiviteit van de machine analyseren, in vergelijking met de ideale machine.”

“Onze duurzame strategie houdt in dat we op zoek gaan naar de langst mogelijke levenscyclus van een machine”

Op naar artificiële intelligentie?

Colruyt Group koos voor een nieuw ERP, dat werd Planon. “Deze tool stroomlijnt het hele onderhoudsproces én houdt ook de kosten aan de machine bij”, zegt Joeri. “Dat zijn goede functionaliteiten waarmee we trendanalyses kunnen maken en onze onderhoudstrategie kunnen verbeteren.”

Dat is niet de enige data-driven maintenance in het machinepark. “Zo gebruiken we temperatuur-, trilling- en geluidsmetingen om het potential failure (PF) interval te bepalen.”, aldus Joeri. “Daarin kunnen we nog verder evolueren, bijvoorbeeld door sensoren en componenten te gebruiken die data genereren. Nadien kunnen we verder evolueren naar IoT en artificiële intelligentie. Zo kunnen we oorzaken van falen analyseren via correlaties in de data. We komen zo steeds dichter bij machine learning. Onze droom? Predictieve maintenance: automatisch alarm slaan en actiegericht plannen nog vóór machines en productieketens het laten afweten. Dat zou fantastisch zijn.”

Stappenplan

“We leerden al dat we niet alle machines in één beweging ‘slim’ kunnen maken. We geloven in bewezen technologie. Bij nieuwe projecten gaan we wel voor machines die slimme componenten bevatten”, zegt Brecht. “Zo gaan we stap voor stap naar een slimmer machinepark.”