De aanpak verloopt in drie fasen: eerst meten en monitoren, dan (optioneel) automatisch sorteren, dan interpreteren en voorspellen. De volgorde is niet onderhandelbaar: fasen 2 en 3 zijn maar zo goed als de metingen uit fase 1.
Fase 1: meten en monitoren
Fase 1 meet continu wat er op het product en in het proces gebeurt, gelabeld op tijd, locatie en lijn. De meetlaag moet duidelijk nauwkeuriger zijn dan de variatie van het product zelf.
Fase 2: sorteren (optioneel)
Fase 2 is optioneel: automatisch uitwerpen of sorteren op basis van de metingen, aan lijnsnelheid. De regels zijn transparant en ingesteld door de klant.
Fase 3: interpreteren en voorspellen
Fase 3 groeit in drie stappen: inzicht (dashboards), suggestie (het systeem denkt mee, de mens beslist) en voorspelling. Het systeem wordt beter naarmate het meer van de productie ziet.
De vijf duurste fouten
- Fase 1 niet serieus nemen
- Meten zonder labels
- Te groot starten
- Het team erbuiten laten
- Doelstellingen niet opschrijven
Vier principes om mensen mee te krijgen
- Meet het proces, niet de mensen.
- Betrek de vloer vóór de eerste sensor hangt.
- Geef de data eerst terug aan het team.
- Zie AI als collega, niet als vervanger.
Praktisch
- Een pilootlijn in fase 1 is een kwestie van weken tot enkele maanden, geen meerjarenprogramma (richtwaarde uit de gids).
- De data blijft eigendom van de klant. Afspraken over opslag en toegang worden vooraf vastgelegd.
- Machines vervangen is niet nodig: fase 1 vertrekt van wat er is (PLC's, bestaande sensoren, registraties). Ook op oudere lijnen werkt het; een camera-opstelling kan meestal gewoon aan een bestaande lijn worden toegevoegd.
- Dit is haalbaar voor middelgrote productiebedrijven omdat je per lijn kan instappen. Je hebt geen eigen data-analist nodig om te starten.
