Kennisartikel
Wanneer is een bestaande productielijn toe aan optimalisatie?
Ook een productielijn die technisch nog goed functioneert, kan op een gegeven moment niet meer optimaal aansluiten op de productie-eisen. Misschien neemt de output af, kosten omstellingen steeds meer productietijd of zijn operators vaker nodig om het proces draaiende te houden. Maar ook veranderende productie-eisen kunnen aanleiding zijn om kritisch naar een bestaande lijn te kijken. Denk aan hogere volumes, kleinere series, meer productvarianten of strengere kwaliteitseisen.
De voor de hand liggende oplossing is daarbij niet altijd de oplossing met de meeste impact. Een snellere machine, extra robot of nieuwe automatiseringsstap kan interessant lijken, terwijl het grootste verlies ergens anders in de lijn ontstaat. De belangrijkste vraag is daarom niet wat je kunt verbeteren, maar waar optimalisatie daadwerkelijk het meeste oplevert.
Dat vraagt om inzicht in de samenhang van de complete productielijn. Waar gaat capaciteit verloren? Welke processtap vormt de werkelijke bottleneck? Welke handelingen kunnen slimmer, parallel of meervoudig worden uitgevoerd? En wanneer is het interessanter om een bestaande installatie gericht aan te passen dan deze te vervangen?
In dit kennisartikel laten we zien hoe je optimalisatiepotentieel in een bestaande productielijn herkent en technisch analyseert. We gaan in op het achterhalen van verliezen en bottlenecks, mogelijke optimalisaties in mechanica, besturing, handling en automatisering en de afweging tussen optimaliseren en vervangen. Ook laten we aan de hand van een praktijkvoorbeeld zien waarom de meest voor de hand liggende technische oplossing niet altijd de meeste rendementsverbetering oplevert.
Welke signalen wijzen op optimalisatiepotentieel?
Verlies is niet altijd zichtbaar als langdurige stilstand. Juist kleine, structurele verliezen kunnen opgeteld een grote invloed hebben op het rendement van een productielijn.
Denk aan terugkerende microstops, langere cyclustijden dan ontworpen, toenemende afkeur, lange omsteltijden, veel handmatige correcties, tussenvoorraden of handling tussen geautomatiseerde processtappen.
Daarbij is het belangrijk om niet alleen naar het symptoom te kijken. Een robot die regelmatig stopt doordat een product verkeerd wordt aangevoerd, hoeft bijvoorbeeld niet de oorzaak van het probleem te zijn. Die kan eerder in het proces liggen, bijvoorbeeld in de productaanvoer, positionering of procesvariatie.
Juist door deze terugkerende verliezen en hun oorzaken in kaart te brengen, wordt zichtbaar waar in een bestaande productielijn optimalisatiepotentieel zit.
Waar ontstaan de meeste verliezen?
Voordat een oplossing wordt bedacht, moet eerst duidelijk zijn waar capaciteit daadwerkelijk verloren gaat.
Stel dat een lijn uit drie opeenvolgende processtappen bestaat:
proces A: 8 seconden
proces B: 10 seconden
proces C: 14 seconden
Als deze processen volledig serieel afhankelijk zijn, bepaalt proces C de maximale capaciteit van de lijn. Proces A van 8 naar 6 seconden brengen klinkt als een verbetering van 25%, maar levert voor de totale lijn geen extra capaciteit op zolang proces C 14 seconden nodig heeft.
Interessanter is dus de vraag: waarom duurt proces C 14 seconden?
Bestaat die tijd volledig uit noodzakelijke procestijd? Of zitten er handelingen in zoals positioneren, wachten, controleren, aan- en afvoer of opeenvolgende bewegingen die anders georganiseerd kunnen worden?
Daarbij zijn grofweg drie optimalisatieprincipes interessant:
Paralleliseren.
Kunnen handelingen die nu na elkaar plaatsvinden gelijktijdig worden uitgevoerd? Bijvoorbeeld productaanvoer terwijl een andere bewerking nog loopt.
Meervoudigheid.
Kan een handeling voor meerdere producten tegelijk worden uitgevoerd? Een robot kan bijvoorbeeld twee of meer producten in één cyclus oppakken en verplaatsen.
Een machine kan meerdere producten gelijktijdig bewerken. Zo stijgt de output per cyclus zonder dat iedere afzonderlijke beweging sneller hoeft te worden.
Verliezen tussen cycli verminderen.
Denk aan omstellen, wachten, buffering, afkeur en microstops. Daar kan meer capaciteit verborgen zitten dan in het versnellen van de primaire bewerking.
Dat laatste is vooral relevant bij kleinere series.
Als vier keer per ploeg wordt omgesteld en iedere omstelling twintig minuten duurt, gaat 80 minuten productietijd verloren. Wordt de omsteltijd teruggebracht naar vijf minuten, dan komt één uur capaciteit per ploeg vrij, zonder één machinebeweging te versnellen.
Ligt het probleem bij de machine, het proces of de besturing?
Een tegenvallende lijnprestatie betekent niet automatisch dat een machine mechanisch sneller of zwaarder moet worden uitgevoerd.
De oorzaak kan op verschillende niveaus liggen.
Mechanisch kan sprake zijn van slijtage, speling, onvoldoende stijfheid, instabiele productfixatie of een handlingmechanisme dat de gewenste beweging niet betrouwbaar aankan.
Procesmatig kunnen variatie, toleranties of een niet-reproduceerbare productaanvoer de beperking vormen.
Besturingstechnisch kan tijd verloren gaan doordat bewegingen onnodig na elkaar worden uitgevoerd.
Stel bijvoorbeeld dat een product wordt uitgeworpen, waarna een actuator eerst volledig terugkeert voordat het volgende product wordt aangevoerd. Wanneer beide bewegingen gedeeltelijk gelijktijdig kunnen plaatsvinden, wordt cyclustijd gewonnen zonder hogere snelheden of acceleraties.
Wanneer is optimaliseren slimmer dan vervangen?
Optimaliseren is vooral interessant wanneer de technische basis van een installatie nog bruikbaar is. Een machineframe, bewerkingsprincipe of mechanische constructie kan nog jarenlang functioneren, terwijl bijvoorbeeld besturing, handling, producttoevoer of kwaliteitscontrole niet meer aansluiten op de huidige productie-eisen.
Bij de keuze tussen optimaliseren en vervangen zijn onder andere de resterende technische levensduur, mechanische conditie, beschikbaarheid van reservedelen, veiligheid en technische architectuur relevant.
Is de installatie modulair opgebouwd, dan kunnen bijvoorbeeld een nieuwe invoermodule, servo-aandrijving, robotcel of kwaliteitscontrole relatief zelfstandig worden geïntegreerd. Moeten vrijwel alle kritische onderdelen worden vervangen of beperkt de bestaande architectuur fundamenteel de gewenste capaciteit en flexibiliteit, dan kan nieuwbouw logischer zijn.
Welke onderdelen van een productielijn kun je optimaliseren?
Optimalisatie kan op verschillende technische niveaus plaatsvinden.
Mechanica
Denk aan andere aandrijvingen, stijvere constructies, verbeterde geleidingen, snellere wisseldelen, andere gereedschappen of aangepaste productfixatie.
Producthandling
Automatische invoer en uitvoer, buffering, robotisering en betere positionering kunnen verliezen tussen processtappen verminderen.
Ook meervoudige handling kan capaciteit vergroten: bijvoorbeeld een robot die meerdere producten tegelijkertijd oppakt, positioneert of aflegt.
Besturing
Bewegingsprofielen kunnen worden aangepast, processtappen kunnen parallel worden uitgevoerd en parameters kunnen automatisch aan productrecepten worden gekoppeld.
Proces
Niet alleen sneller werken is een optie.
Soms kan dezelfde bewerking gelijktijdig op meerdere producten plaatsvinden. Denk aan persen, klemmen, doseren, testen of andere bewerkingen waarbij een meervoudige productopname de output per cyclus verhoogt.
Sensoriek, vision en kwaliteits-controle
Productposities en productkenmerken kunnen automatisch worden gemeten. Bij kwaliteitscontrole kan bovendien worden onderzocht of metingen die nu steekproefsgewijs plaatsvinden 100% inline kunnen worden uitgevoerd.
Daarmee kan ieder product op de betreffende kenmerken worden gecontroleerd en ontstaat continu procesinformatie waarmee afwijkingen eerder kunnen worden herkend en eventueel automatisch kunnen worden bijgestuurd.
Optimalisatie is daarmee zelden één geïsoleerde technische ingreep. Een kortere effectieve cyclustijd kan bijvoorbeeld ontstaan door een combinatie van aangepaste handling, meervoudigheid, parallelle bewegingen en gewijzigde software.
Hoe bepaal je welke optimalisatie de meeste impact heeft?
De grootste technische ingreep is lang niet altijd de interessantste.
Wanneer het primaire proces technisch nauwelijks sneller kan, kan bijvoorbeeld optimalisatie van de handling meer opleveren. Misschien kunnen aanvoer en afvoer parallel aan het proces plaatsvinden. Of misschien kunnen per cyclus twee producten in plaats van één worden verwerkt.
Hetzelfde geldt voor betrouwbaarheid. Een storing van dertig seconden lijkt misschien onbelangrijk, maar wanneer deze iedere twintig minuten voorkomt, kan het cumulatieve verlies aanzienlijk zijn.
Daarom kijken we bij het prioriteren van optimalisaties naar de combinatie van frequentie, tijdverlies en productie-impact.
Vervolgens wegen we technische haalbaarheid, investering, implementatierisico en benodigde productiestilstand mee.
Zo voorkom je dat veel tijd en geld wordt geïnvesteerd in een technisch interessante oplossing die niet het grootste productieprobleem oplost.
Praktijkvoorbeeld: De grootste optimalisatiekans zit niet altijd waar je die verwacht
Voor een producent met een bestaande productielijn werd onderzocht hoe het rendement kon worden verbeterd. De initiële vraag richtte zich daarbij op robotisering om handmatige werkzaamheden over te nemen.
Uit onze Productie Optimalisatie QuickScan bleek echter dat het grootste verbeterpotentieel niet bij de handmatige werkzaamheden lag, maar bij de omsteltijden. In de analyse werden meerdere verliezen vastgesteld, waaronder manuele handelingen, kwaliteitsissues, tussenvoorraad, omsteltijden en materiaalafval.
De uitdaging zat vooral in de manier waarop de lijn werd omgesteld. Het omstellen en afstellen vond aan de productielijn zelf plaats. Vooral het afstellen tijdens het proces kostte veel productietijd en zorgde bovendien voor afkeur.
De oplossing:
Het idee was om snelwisselmodules toe te passen die buiten de productielijn konden worden voorbereid en afgesteld.
In plaats van alle omstel- en afstelwerkzaamheden tijdens stilstand aan de lijn uit te voeren, kon een volgende module vooraf gereed worden gemaakt. Bij een productwissel hoefde vervolgens voornamelijk de module te worden gewisseld. Daarmee zou een belangrijk deel van de omsteltijd buiten de daadwerkelijke productiestop plaatsvinden.
Resultaten/potentieel:
- Het reduceren van de omsteltijden vertegenwoordigde een potentiële besparing van €600.000;
- Daarmee was dit een grotere verbeterkans dan het minimaliseren van handmatig stapelen, waarvoor bijna drie ton potentiële besparing was berekend;
- Een groter deel van het omstellen en afstellen zou buiten de productielijn kunnen plaatsvinden;
- De productiestilstand tijdens productwissels zou hierdoor kunnen worden verkort;
- Minder afstellen tijdens productie zou ook de daarmee samenhangende afkeur kunnen verminderen.
Dit voorbeeld laat zien waarom het loont om vóór het kiezen van een technische oplossing eerst de volledige productielijn te analyseren.
Hoewel de oorspronkelijke vraag gericht was op robotisering, liet de analyse zien dat in deze situatie het reduceren van omsteltijden het grootste verbeterpotentieel bood.
Door eerst de verliezen in de volledige productielijn te onderzoeken, wordt duidelijk waar een technische aanpassing daadwerkelijk de meeste impact kan hebben.
Kun je met optimalisatie verdere automatisering mogelijk maken?
Ja. Soms is optimalisatie zelfs noodzakelijk voordat automatisering betrouwbaar kan worden toegepast.
Een operator kan relatief eenvoudig omgaan met variatie: een verkeerd liggend product draaien, twee producten die in elkaar zitten uit elkaar halen of kleine positieverschillen corrigeren. Voor een robot moeten dergelijke situaties technisch beheerst worden.
De eerste stap is daarom niet per definitie het plaatsen van een robot. Het kan waardevoller zijn om eerst de productaanvoer te verbeteren, procesvariatie te reduceren of producten reproduceerbaar te positioneren.
Pas wanneer het proces technisch beheersbaar is, kan worden bepaald waar automatisering daadwerkelijk waarde toevoegt.
Hoe pak je de optimalisatie van een bestaande productielijn aan?
Een optimalisatietraject begint met het technisch vastleggen van de huidige situatie: werkelijke cyclustijden, omsteltijden, storingen, afkeur, operatorhandelingen, buffers en afhankelijkheden tussen machines.
Vervolgens wordt bepaald welk verlies het meeste effect heeft op de prestaties van de lijn. Pas daarna komen mogelijke oplossingen aan bod.
Daarbij kunnen onder andere deze vragen worden gesteld:
- Welke processtap vormt daadwerkelijk de bottleneck?
- Welke handelingen kunnen parallel plaatsvinden?
- Kunnen meerdere producten gelijktijdig worden verwerkt of verplaatst?
- Hoeveel capaciteit gaat verloren tijdens omstellingen?
- Welke microstops en handmatige correcties komen structureel terug?
- Kan kwaliteitscontrole van steekproefsgewijs naar 100% inline?
- Welke procesvariatie moet eerst worden gereduceerd voordat automatisering zinvol is?
- Welke bestaande techniek kan behouden blijven?
Waar de technische haalbaarheid onzeker is, kan een kritische processtap eerst met een test of proof-of-concept worden gevalideerd. Pas daarna volgen detailengineering, bouw, software, integratie en validatie.
Hoe haal je meer uit een bestaande productielijn?
Een bestaande productielijn optimaliseren begint niet met de vraag welke nieuwe techniek we kunnen toevoegen, maar met de vraag waar aantoonbaar rendement verloren gaat.
De oplossing kan liggen in kortere omsteltijden, parallelle bewegingen, het gelijktijdig verwerken van meerdere producten, betere handling, procesbeheersing, 100% inline kwaliteitscontrole, robotisering of een combinatie daarvan.
Bij STT Products kijken we daarom eerst naar de bestaande lijn als geheel. Welke techniek kan behouden blijven? Waar zit de werkelijke beperking? En welke gerichte aanpassing levert technisch én economisch de meeste impact?
Zo wordt niet méér aangepast dan nodig is, maar geïnvesteerd op de plek waar het daadwerkelijk verschil maakt.
Loop je tegen een technische beperking aan binnen een (bestaande) productielijn? Neem vrijblijvend contact met ons op om te onderzoeken waar het grootste optimalisatiepotentieel zit.