Zeven uitdagingen in mechanisch engineeren

Het zijn uitdagende tijden voor machinebouwers. De geopolitieke spanningen, het tekort aan geschoold personeel, de hogere energieprijzen, loonindexeringen … hebben hun impact op de omzet en de rendabiliteit van veel bedrijven. Het antwoord ligt in digitalisering voor meer transparantie, processtabiliteit, efficiëntie en zelfs nieuwe bedrijfsmodellen. Maar een digitaliseringsstrategie opzetten is allerminst een evidentie. Sommige bedrijven hebben wel ideeën, maar vinden het moeilijk ze te implementeren of de inspiratie om dit ‘nieuwe’ pad te bewandelen ontbreekt. Wat je ook nodig hebt, Lenze is een partner om op te bouwen in elk automatiserings- en digitaliseringstraject.

Lenze vat de uitdagingen samen in zeven actiegebieden. Alles begint met een goede datastrategie. Vandaag aanwezig in de meeste grote bedrijven, maar nog niet in alle kmo’s. Toch richten de meeste machinebouwers zich al volop op data. Capteren is afgevinkt, maar wat kunnen we er nu mee aanvangen? Machinebouwers moeten nadenken over hoe die gegevens de basis kunnen vormen voor nieuwe processen of bedrijfsmodellen. Maar om die stap te zetten moet je de data begrijpen, ter beschikking hebben en zeker zijn van de kwaliteit. De volgende stap is bepalen met wie, wanneer en hoe je de gegevens deelt en welke bedrijfsmodellen je daarvoor kan opzetten.

Realtimesimulatie

Een belangrijke voorwaarde om de snelheid van ontwikkeling op te voeren, is de toepassing van realtimesimulatie. Jouw processen kunnen dan virtueel uitgevoerd worden aan dezelfde snelheid. De belangrijkste uitdaging? De hardware en de software moeten volledig gesynchroniseerd zijn. Maar wie daarin slaagt, plukt de vruchten: dit versnelt de inbedrijfstelling, voorkomt fouten, verlaagt de kosten en bespaart tijd.

Meer transparantie

De wetgever vraagt steeds vaker om transparantie. Er liggen dus mogelijkheden binnen de regelgeving om je daarin te differentiëren. In de toekomst zullen onder meer digitale productpaspoorten een realiteit worden. Door daar vandaag al slim over na te denken, kun je van een nood een deugd maken.

Artificiële intelligentie

Geen prangender thema in automatisering dan AI. Maar de meeste bedrijven blijven in de praktijk steken op een proof of concept. Het blijkt moeilijk om op te schalen. Vooral het begrijpen van hoe reinforcement learning (een AI-agent laten leren door interactie met zijn omgeving) werkt en hoe je het kan toepassen is een uitdaging. Voor eenvoudigere problemen zijn er bovendien niet altijd gepaste tools beschikbaar. Ook er is nog een tekort aan de brede industrialisatie van praktijkvoorbeelden. Op termijn zal er een nieuw soort dienstverlener ontstaan; de AI-integrator. 

Nieuwe organisaties

AI verandert processen, maar ook organisaties. Mensen die nu taken uitvoeren zonder AI zullen in de toekomst actief gebruik moeten maken van de technologie. Dit betekent dat er een (nog groter) tekort zal zijn aan geschoolde arbeidskrachten en dat de bestaande arbeidskrachten nieuwe, andere taken op zich moeten nemen. De meeste machinebouwbedrijven moeten hun werknemers grondig opleiden en nieuwe functieprofielen creëren.  

AI-experten

Hoezeer we in de industrie ook digitaliseren, een ingenieur is daarom nog geen AI-expert. Als bedrijven AI willen gaan gebruiken voor hun producten, huren ze meestal eerst drie promovendi in. PhD’s willen echter onderzoek doen en niet per se een marktrijp product ontwikkelen. Een tip: laat ingenieurs samenwerken over de bedrijfsgrenzen heen als er te weinig middelen zijn. En experimenteer in eerste instantie met opensourcesoftware. Voor basisontwikkelingen volstaan die oplossingen. 

OT meets IT

Of je ze nu ziet als water en vuur of als peper en zout, OT en IT horen onherroepelijk bij elkaar in moderne productieomgevingen. Bedrijven moeten over hardware beschikken die voldoet aan de huidige IT-behoeften. Maar ze moeten ook de basisprincipes van cyberbeveiliging begrijpen en het belang ervan voor hun bedrijf. Machinebouwers moeten een patchstrategie ontwikkelen en nieuwe cyberregels implementeren. 

Conclusie

De taken waar machinebouwers voor staan zijn enorm, maar niet onoverkomelijk. Machinebouw zal echter niet om samenwerking met leveranciers en zelfs concurrentie heen kunnen. Het is belangrijk om al in de productontwikkelingsfase rekening te houden met de digitalisering van het bedrijfsmodel en cyberveiligheid. Het helpt ook om samen met klanten ideeën te ontwikkelen en leveranciers aan boord te krijgen. Lenze is voorstander van samenwerking met zijn klanten en ontwikkelt samen met hen oplossingen voor machinebouw.