Als voedselproducent sta je voor grote uitdagingen: consumentenverwachtingen veranderen snel, wet- en regelgeving wordt steeds strenger. Misschien heb je als antwoord hierop al (delen van) je productieomgeving gedigitaliseerd. Maar leiden alle data die je inmiddels verzamelt ook écht tot optimalisatie?
‘Data zijn het nieuwe goud’, we zijn er de afgelopen jaren mee om de oren geslagen. Ook veel bedrijven in de food industry hebben de potentie van ‘big data’ herkend. Data verschaffen inzicht in productieprocessen en helpen de kwaliteit naar een hoger plan te tillen. De hoeveelheid digitaal verzamelde gegevens neemt dan ook explosief toe. Van onderhoud tot supply-chain, werkinstructies, procesautomatisering of kwaliteit, steeds vaker worden zaken digitaal gemeten en vastgelegd.
Bruikbaarheid van big data
Een schat aan inzicht dus? Lang niet altijd! Het verzamelen van data op zich creëert geen kansen om je productie te optimaliseren. Het combineren en analyseren van data doet dit wél. Hierdoor kom je er bijvoorbeeld achter dat je de duur van je Clean in Place-proces kunt reduceren, waardoor je meer tijd overhoudt voor productie. Of dat je door iets vaker onderhoud te plegen aan een warmtewisselaar sneller en meer kunt produceren. De vraag is: heb jij al geschikte analysetools in huis?
Big data op verschillende plekken opgeslagen
Veel productiebedrijven in de food industry zijn op dit moment nog hoofdzakelijk data aan het verzamelen. Deze worden vaak vastgelegd in verschillende systemen. Gegevens over kwaliteitsmonsters zitten meestal in het laboratoriumsysteem, onderhoudsinformatie in het asset managementsystem. Procesparameters worden dan weer opgeslagen in een historian. De veelheid aan databronnen maakt het lastig om data te combineren en zo zinvolle analyses te doen. Bovendien worden data uit PLC’s vaak niet of slechts beperkte tijd bewaard, waardoor men belangrijke procesdata niet mee kan nemen in analyses. Frustrerend voor onder meer procestechnologen, die dagelijks bezig zijn met continuous improvement!
Tijd voor uniformiteit
Merk jij dat je veel tijd kwijt bent aan het verzamelen van data uit verschillende bronnen? Zou je data op een uniforme wijze willen opslaan, combineren en beschikbaar maken voor analyse? Er zijn tegenwoordig veel tools die dat mogelijk maken: van industriële dataplatforms of unified name-spaces, al dan niet gecombineerd met geavanceerde analysecapaciteit tot self service analytics tools aan toe. Met behulp van dergelijke technologie staan de data die je nu nog bijeensprokkelt uit allerlei bronnen direct voor je klaar. En kun je met een paar muisklikken complexe analyses over langere tijdsperiodes en met veel verschillende variabelen maken. Zo zet je data om in waardevolle informatie voor proces- en productieoptimalisaties!
Als voedselproducent heb je misschien je productieomgeving al (deels) gedigitaliseerd. Maar leiden alle verzamelde data ook écht tot optimalisatie?
Productieomgevingen genereren erg veel data. Analysetools helpen je van die data trends te herkennen en brengen waardevolle optimalisatiekansen boven water.
Om je productieproces optimaal te houden, wil je zaken continu monitoren. Zou het niet handig zijn om je hierbij door een slimme tool te laten assisteren?