Value chain integration

Welke productieprocessen lenen zich voor verregaande vormen van automatisering? Wat voor soort digitaliseringsslag is er nodig om tot een efficiëntere of kwalitatief hoogwaardigere productie te komen? En wat betekent dat voor de inrichting en uitvoering van productieprocessen? En hoe kan ik makkelijk en veilig data delen met leveranciers, service providers en klanten? Dat zijn belangrijke vragen voor maakbedrijven die willen overstappen op Smart Manufacturing. We helpen bedrijven op weg naar de door hen gewenste digitale en autonome productieomgeving.

Cyber Physical System

TNO richt zich op het ontsluiten van data door middel van een zogenaamde digitale stekker, modulaire data architectuur, cyber security en AI applicaties waarbij modellen en processen van een maakbedrijf bij elkaar worden gebracht in een Cyber Physical System, de zogenaamde Digital Twin. De uitdaging daarbij is om een digitale replica van een industrieel proces te bouwen, die zo goed is dat bedrijven vooraf op het beeldscherm kunnen zien wat een passende oplossing is en daar vervolgens hun besluiten voor het échte proces op kunnen baseren.

Toekomstgerichte aanpak – digital twinning

De meerwaarde van een Digital Twin hangt voor een groot deel af van de vraag wat een bedrijf ermee wil bereiken. Het maken van zo’n digitale replica heeft dan ook alleen zin als dat tot nieuwe inzichten leidt die bijdragen aan het beoogde doel. Is dat inderdaad het geval? Dan zet TNO de volgende drie onderdelen van de Digital Factory in om een bedrijf verder op weg te helpen:

  1. Structureren: tijdens deze consultancyfase kijken TNO-specialisten wat er nodig is om de digitaliseringsaanpak zo helder mogelijk in beeld te krijgen.
  2. Specificeren: welke machines en software zijn er nodig om tot de gewenste productiemethode te komen? En hoe moeten die worden geïnstalleerd om tot een optimaal resultaat te komen?
  3. Visie: hierbij ligt de focus wat verder in te toekomst, waarbij er een plaatje wordt geschetst van hoe een autonome fabriek er in de meest ideale situatie uit zou zien. Een conceptstudie dus, met als groot voordeel dat daarin ook meteen al toekomstige eisen worden geformuleerd, zodat daar al in een vroeg stadium rekening mee kan worden gehouden.

Aan digitale knoppen draaien

Bestaat het doel uit het in zo’n kort mogelijke tijd zoveel mogelijk producten maken? Dan vraagt dat om een andere benadering dan wanneer de focus nadrukkelijk op de kwaliteit ligt. En dan is het handig om in de digitale wereld van de Digital Twin alvast aan wat knoppen te kunnen draaien. Zonder al te grote investering wordt zo namelijk al zichtbaar welke aanpassingen tot het gewenste productieproces leiden, waarbij ook meteen al duidelijk wordt wat bijvoorbeeld de gevolgen zijn voor de mate van robotisering, efficiency, doorlooptijd en kosten. En dat zijn allemaal zaken die bedrijven uiteraard al zo goed mogelijk in kaart willen hebben voordat ze daadwerkelijk tot de benodigde investeringen overgaan.

Smart data sharing

Wie concurrerend wil produceren, moet het productieproces flexibel en efficiënt inrichten. Dat vereist slimme combinaties van data uit machines en ICT-systemen. Maar niet alleen het verzamelen van deze data is essentieel. De data moet ook veilig en vertrouwd gedeeld kunnen worden met partners. Een grote uitdaging is om oplossingen schaalbaar te maken. Met Data Sharing maken we dat mogelijk. Zo ontstaat  een "smart supply network": een netwerk van flexibele en verbonden fabrieken en beperkt de toepassing zich niet tot één bedrijf of enkele machines.

Productieprocessen verbeteren

Met Data Sharing werken we aan oplossingen om data te delen binnen een fabriek en tussen fabrieken. Toepassingen zijn onder andere de betere samenwerking tussen klanten- en leveranciers en het realiseren van slimmere productie. Denk aan een verbeterde productieplanning, het optimaliseren van de productieplanning of OEE-verbeteringen (Overall Equipment Effectiveness) waarbij gelet wordt op de beschikbaarheid van machines, de output en de kwaliteit die geleverd wordt. Maar ook het voorkomen van fouten en het verlagen van onderhoudskosten. Wij gaan de uitdaging aan om dat te realiseren, zelfs wanneer het verschillende machine- of softwareleveranciers betreft.

Het is belangrijk dat maakbedrijven hierbij aan de knoppen zitten, zodat elke partij zelf kan bepalen wie welke data krijgt. Technieken zoals het Europese International Data Spaces (IDS) en nieuwe cloud-technologieën zoals GAIA-X spelen een belangrijke rol.

Blauwdruk voor data sharing

Bij veel toepassingen om data te verzamelen, analyseren en gebruiken, zien we dat bedrijven een drempel over moeten. Daarom is het belangrijk om samen met de technologieleverancier aan de slag te gaan. Kleinere mkb-maakbedrijven hebben hier niet altijd de middelen en mogelijkheden.

Daarom is meer standaardisatie nodig. Wij werken aan een blauwdruk voor data sharing in de maakindustrie. Dat biedt maakbedrijven een overzicht van standaarden en technologieën voor hun technologieleveranciers. Maar ook leveranciers zijn daarmee geholpen: door standaardisatie van interfaces kunnen zij hun markt vergroten en sneller nieuwe innovatieve producten leveren.

Artificial Intelligence & real-world-uitdagingen

Een van de sleuteltechnologieën waarop strategisch ingezet zal moeten worden is “Data & AI”. Een technologie die in het primaire proces van de gehele waardeketen van productie ingrijpende veranderingen en innovatie vergt. Voor maakbedrijven betekent dit dat men nu moet gaan voorsorteren op het adequaat ontsluiten van data in productieprocessen en zo de kracht van AI-applicaties te kunnen gaan benutten. Dit kan met het inzetten van een zogenaamde digitale stekker om de data interoperabel toegankelijk te maken en toe te passen in een Digital Twin.

Real-time inzicht in de fase waarin het productieproces zich bevindt, een voortdurende analyse om mogelijke bottlenecks te detecteren en specifieke instructies die menselijke operators kunnen helpen om het proces zo optimaal mogelijk te laten verlopen. En dat is nog maar een fractie van wat er dankzij robotica en digitale technologie al mogelijk is. Het gaat immers om real-world-uitdagingen en echte prototype-oplossingen.

Praktijkvoorbeelden en business cases

Op het gebied van digitalisering geeft TNO advies aan bedrijven en is betrokken bij projecten als advies- en R&D partner om de maakindustrie verder te helpen ontwikkelen. Enkele voorbeelden van deze projecten:

Voor adequaat data management is een Digital Twin oftewel een cyber physical system noodzakelijk.

Met het smart connected supplier network is data delen in de supply chain mogelijk op een effectieve en eenvoudige manier.

Om de kracht van data te kunnen benutten is interoperabele data vanuit de fabriek shopfloor, bedrijfsniveau en in de supply chain noodzakelijk. Hiervoor ontwikkelt TNO digitale stekkers samen met de industrie.

Een digitaal product paspoort is essentieel in de transitie naar een circulaire economie. Met een DDP kan de CO2 footprint en milieu impact gedurende de gehele levenscyclus van een product worden gemonitord: van design, productie, gebruik en einde levensfase met repareren, hergebruiken en recyclen van het product.

DIMOFAC demo by Philips (showing our AAS implementation & Factory Explorer) of Modelling with AAS and RDF in Industry 4.0 | TNO Publications
Een belangrijk bouwblok in het creëren van een uniforme data architectuur is de asset administration shell. Hiermee wordt data management snel toegankelijk en kan data toegevoegde waarde leveren voor het behalen van verbeterde bedrijfsresultaten.

AI gaat voor een disruptieve verandering zorgen in de maakindustrie. In het whitepaper AI in manufacturing worden de verschillende toepassingsgebieden en de fasering voor implementatie inzichtelijk gemaakt.

Voor SME’s, Scale-ups en Start-ups heeft TNO een laagdrempelig digitaliseringsprogramma ontwikkeld. Samen met een aantal andere bedrijven wordt een bedrijfsspecifieke digitaliseringsroadmap ontwikkeld en worden de eerste stappen gezet in digitalisering op de shopfloor. Direct resultaat door het slim inzetten van data voor je bedrijf.

In het NXTGEN programma wordt de komende 7 jaar binnen zes kerndomeinen (agrifood, biomedische productietechnologie, energie, composiet, lasersatelliet-communicatie en semiconductors), hard gewerkt aan slimme oplossingen. Dwars door deze domeinen heen, spelen de systeem technologieën, systems engineering en smart industry, een cruciale rol.

Bekijk de webinars

Bekijk uiteenlopende webinars over onderwerpen zoals een blauwdruk voor een slimme en verbonden fabriek, Europese cloud voor de Nederlandse maakindustrie en meer.

In het project BIC Digitale Fabriek ontwikkelen we samen met partners een blauwdruk voor een slimme en verbonden fabriek: welke standaarden moet je gebruiken, hoe kun je verschillende systemen koppelen, wat is de rol van de cloud? In dit webinar geven we een aantal eerste voorbeelden.

Bekijk het webinar

In Europa wordt gesproken over ‘GAIA-X’, een nieuwe cloud-omgeving die ondernemers in staat moet stellen zelf controle te houden over hun data. Dit staat nog in de kinderschoenen, maar wij onderzoeken wat de rol hiervan voor de maakindustrie kan zijn. In dit webinar van het Data Value Center voor Smart Industry leggen we dit uit.

Webinar over GAIA X, waarin de vraag centraal staat: Moeten we toe naar een Europese cloud voor de Nederlandse maakindustrie?

Bekijk het webinar.

Data delen met klanten en toeleveranciers: wat komt daarbij kijken? Welke rol kunnen nieuwe ontwikkelingen, zoals het smart connected supplier network hierbij spelen?

Het webinar bevat 3 onderdelen in het programma rondom het thema: Meerwaarde realiseren met behulp van data:

1: Data cases voor het MKB Deel
2: Levenslang leren Deel
3: Data delen in de keten

Bekijk het webinar.

Wat hebben een slimmere productielogistiek met AGV's, data-gedreven productieplanning en datadeling in de keten met elkaar te maken? In deze technology update vanuit de Brainport Industries Campus gaan we hierop in.

Bekijk het webinar.

1236 resultaten, getoond 1 t/m 5

Robothond brengt zelf ruimtes in kaart

Informatietype:
Nieuws
16 mei 2024
In noodsituaties zijn niet altijd plattegronden beschikbaar van een ruimte die geïnspecteerd moet worden. En als zo’n ruimte nog te gevaarlijk is om te betreden door mensen, wordt het opsporen en redden van slachtoffers nog lastiger en krijgen hulpverleners geen goed beeld van wat aan de hand is.

Europa concurreert op deeptech vooral met zichzelf

Informatietype:
Nieuws
16 mei 2024

Cybersecurity & trust cruciaal voor geautomatiseerd rijden

Informatietype:
Insight
15 mei 2024

Gezamenlijk onderzoek naar bewegingsziekte essentieel voor acceptatie autonome voertuigen

Informatietype:
Insight
15 mei 2024

Hoe overheden MaaS kunnen inzetten om maatschappelijke doelen te bereiken

Informatietype:
Insight
15 mei 2024